General disease symptoms and their impact on appetite and food intake in older hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
This prospective longitudinal observational study investigated the associations between individual disease symptoms and appetite among 200 older hospitalized patients (mean age 81.4 ± 6.8 years, 62.5 % women) from admission to 7 days later. The Simplified Nutritional Appetite Questionnaire (SNAQ) and Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) were employed to assess appetite and disease symptoms, respectively. At baseline, 32.5 % of patients reported very poor or poor appetite, a proportion that decreased significantly to 23.5 % at follow-up. Notable improvements were observed in pain, fatigue, well-being, and shortness of breath at follow-up. Across both time points, appetite was most strongly negatively correlated with nausea, poor well-being, drowsiness, and anxiety. In particular, patients whose nausea worsened over time experienced a marked reduction in appetite (48 %), compared to those with stable (21 %) or improved nausea (9 %, p < 0.001). Declines in well-being were also significantly associated with worsening appetite (p = 0.002), with 40 % of patients reporting reduced appetite when well-being declined, versus 20 % and 12 % among those whose well-being remained unchanged or improved, respectively. Changes in other symptoms including pain, fatigue, depression, anxiety, drowsiness, and shortness of breath, did not significantly correlate with appetite changes (p > 0.05). In a multiple logistic regression analysis, only nausea and poor well-being were significant predictors of lower appetite scores at baseline and of further appetite reduction over time. This study provides evidence that among older hospitalized patients, sustained nausea and reduced well-being are key determinants of appetite loss. Although depressive symptoms, fatigue, and pain also play roles, their impact appears to fluctuate during hospitalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».