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Enregistrement W4413201217 · doi:10.3390/nu17162607

Nutritional Status and Feeding Difficulty of Older People Residing in Nursing Homes: A Cross-Sectional Observational Study

2025· article· en· W4413201217 sur OpenAlexaboutno aff
Hansen Tang, Kazem Razaghi, Wenpeng You, Yu Cheng, Lei Sun, Ivy Tsz-Lo Wong, Hui‐Chen Chang

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Sydney University
Mots-clésMalnutritionObservational studyMedicineCross-sectional studyCognitionGerontologyMontreal Cognitive AssessmentNursing homesEnvironmental healthCognitive impairmentNursingInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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