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Enregistrement W4410531304 · doi:10.2196/66299

Association Between Refrigerator Openings and Protein Intake After Hospitalization for Heart Failure Decompensation: Protocol for a Prospective Cohort Pilot Study

2025· article· en· W4410531304 sur OpenAlexvenueno aff
Karin Haas, Franziska Scheidegger-Balmer, André Meichtry, Benjamin Vögeli, Philipp Buluschek, Hugo Saner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineProspective cohort studyCohortDecompensationCohort studyMedical emergencyGerontologyEnvironmental healthSurgeryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sarcopenia, characterized by loss of muscle mass, reduced strength, and increasing frailty, is common in older adults and is often the result of underlying diseases such as advanced stages of heart failure (HF). Protein intake is crucial for maintaining muscle mass and strength. However, older adults typically consume less protein compared to younger individuals. It has recently been shown that the time of the first refrigerator opening in the morning, indicated by a door sensor, may be correlated with frailty in older individuals living alone. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine whether the time of the first refrigerator opening in the morning can serve as a potential indicator of protein intake in older patients (age ≥70 years) after hospitalization for HF decompensation over a period of 6 months. METHODS: This is a substudy of a prospective interventional cohort study that aims to identify changes in digital biomarkers derived from an ambient sensor system, which may support the early detection of HF decompensation. In this substudy, the frequency and timing of refrigerator door openings in participants' homes will be measured. To assess associations between protein intake and refrigerator openings, dietary intake will be evaluated using 24-hour dietary recalls at 3 different timepoints: at 1, 3, and 6 months after hospital discharge. All 24-hour dietary recalls will be conducted by trained dietitians in face-to-face interviews on weekdays. The primary outcome of this study will be the correlation between protein intake and the time (in minutes after midnight) of the first refrigerator door opening at each of the 3 assessment points. RESULTS: The study is currently in the data collection phase. Recruitment began in February 2024. Data analysis will begin after all data have been collected. As of manuscript submission, 12 patients have been recruited. Results are expected to be published by the end of 2025. CONCLUSIONS: Considering that protein-rich foods are typically stored in the refrigerator, the relationship between frailty and refrigerator usage may be a relevant indicator for nutritional assessment, particularly regarding protein intake. In addition, sarcopenia and frailty may also be linked to protein distribution across meals. This study will explore whether monitoring refrigerator openings can serve as a simple method for identifying increased risk of frailty and sarcopenia. Early detection through such monitoring could facilitate timely interventions and potentially reduce the risk of these conditions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06126848; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06126848. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66299.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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