Associations Between Frailty, Sarcopenia, and Nutritional Status in Older Adults Living in Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Increasing awareness of factors that put the population at high risk of frailty is essential to prevent frailty and minimize its adverse consequences. Methods: In this cross-sectional study, participants were over the age of 65 and living in nursing homes. The Edmonton Frailty Scale was used to determine frailty, the Sarcopenia Rapid Screening Test (SARC-F) was used to assess sarcopenia, and the Mini Nutritional Assessment (MNA) questionnaire and 7-day 24-h dietary recall were used to determine the nutritional status of the older adult population. Data were analyzed by SPSS 25.0 for Windows (Statistical Package for Social Sciences). Results: The frailty scale score of gender was statistically significant (p < 0.05). There was a statistically significant difference in sarcopenia status and malnutrition based on the distribution of the frailty status among the participants (p < 0.05). There was a statistically significant difference in vitamin C intake adequacy according to the distribution of frailty status among older adults (p < 0.05). There was a positive correlation between frailty status and sarcopenia (r = 0.773; p < 0.05). Frailty and nutritional status were significantly negatively correlated (r = −0.496; p < 0.05). There was a significant positive correlation between the sarcopenia status and malnutrition status of the participants (r = 0.489; p < 0.005). Conclusions: Older adults living in nursing homes are at risk for frailty syndrome, malnutrition, and sarcopenia. Evaluating older adults in terms of all these factors and implementing daily nutrition plans and support according to these results is of great importance for promoting a healthy life.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».