Development of the screening for malnutrition risk tool for home care (smart-HC)
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates screening for malnutrition risk among seniors receiving home care using items within the Resident Assessment Instrument for Home Care (RAI-HC). The purpose of this study was to develop an embedded malnutrition risk screening tool (SMART-HC) targeted to community-dwelling seniors as an alternative to the existing RAI-HC malnutrition triggers (NutnCAP). Potential malnutrition risk factors identified from three focus groups of case managers from community care access centers (CCACs) in southern Ontario, and five key informant interviews with registered dietitians (RD), were triangulated against potential risk factors from the RAI-HC identified by five RD's who participated in a nominal group. "Change" was identified as a catalyst for malnutrition risk. Logistic regression (LR) and decision tree analysis (DT) (SAS version 9.1) were used to identify which of the identified 48 RAI-HC items were associated with malnutrition risk, defined as the presence of any of: unintentional weight loss, cachexia or decreased food intake. The best subsets of items that could be used to develop the SMART-HC were determined. A conceptual model for malnutrition risk, a five level algorithm (Level 1, no risk to Level 5, very high risk) and a summed index (0-15) were developed. SMART-HC high-risk levels are comprised of the following malnutrition indicators: reduced food and fluid intake, loss of appetite, dysphagia, end-stage disease, unintentional weight loss, cachexia and insufficient fluid intake. SMART-HC low and moderate risk levels are comprised of the following malnutrition risk factors: health status, functional ability, self-reported poor health, mood status, social function and cognitive performance. The proportions of clients classified at high risk by SMART-HC (26% to 30%) were higher than compared to the NutnCAP (21%) and to clients referred to a dietitian (RDref) (8.2%). The DT and LR models for malnutrition risk were comparable and reproducible in three data sets. The SMART-HC for clients at high malnutrition risk had high sensitivity and fair specificity when compared to two reference standards (NutnCAP: sensitivity 90%; specificity 58% and RDref: sensitivity 91.5%; specificity 50%). The negative predictive value of the SMART-HC was 93%. Further research is required to establish the construct and predictive validity of the SMART-HC.
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 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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».