Nutritional Status and Feeding Difficulty of Older People Residing in Nursing Homes: A Cross-Sectional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To investigate the nutritional status and feeding behaviours of nursing home residents and the impact of cognitive impairments and feeding difficulties on nutritional health. Design: A cross-sectional observational design was employed. Methods: The study assessed 51 nursing home residents using the Mini Nutritional Assessment Short-Form (MNA-SF) for nutritional status, the Feeding Difficulty Index (FDI) for mealtime behaviours, and the MoCA (Montreal Cognitive Assessment or The MoCA Test) for cognitive function. Results: The average age of participants was 87.8 years. Nearly half (47.1%) were at high risk of malnutrition, and 13.7% were classified as malnourished. The average MoCA score was 14, indicating moderate cognitive impairment, which was inversely associated with nutritional status. Feeding difficulties were common, as follows: 74.5% of residents paused feeding for over one minute, and 62.8% were distracted during meals. A longer duration of nursing home residency was associated with poorer nutritional outcomes. Overall, 65% of residents required mealtime assistance, with higher FDI scores correlating with greater support needs. Significant positive correlations were found between cognitive function and nutritional status (r = 0.401, p = 0.037) and between food intake and nutritional status (r = 0.392, p = 0.004). In contrast, residency duration (r = −0.292, p = 0.037) and feeding difficulties (r = −0.630, p < 0.001) were negatively associated with MNA-SF scores. FDI scores were strongly associated with the level of assistance required during meals (r = 0.763, p < 0.001). This study highlights the critical need for targeted nutritional assessments and interventions in nursing homes, especially for residents with dementia facing cognitive impairments and feeding difficulties. Enhancing staff training on recognising and addressing eating challenges and risk factors is essential for improving nutritional well-being. Conclusions: The study highlighted the profound impact of cognitive impairments and feeding difficulties on the nutritional health of nursing home residents, indicating a high prevalence of malnutrition and a need for comprehensive mealtime assistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».