¿Cómo mejorar la hidratación y la ingesta hídrica en las personas mayores institucionalizadas? Una revisión de la literatura científica
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: los residentes son vulnerables a sufrir deshidratación por los cambios fisiológicos y las limitaciones físicas y cognitivas que padecen. Objetivo: para manejar esta situación, se ha decidido evaluar las intervenciones que se llevan a cabo para el manejo de la deshidratación y la baja ingesta hídrica en las personas mayores institucionalizadas en residencias geriátricas. Métodos: se realizó una revisión de la literatura científica siguiendo la metodología PRISMA mediante búsquedas sistemáticas en las bases de datos PubMed, Scopus, CINAHL y otras fuentes. De un total de 3.379 artículos extraídos, se seleccionaron once estudios para su análisis. Además, se avaluó su calidad a través de Cochrane y la Newcastle-Ottawa Scale. Resultados: el riesgo de sesgo de los estudios fue medio en su mayoría. En cuanto a los resultados, las intervenciones se clasificaron según fuesen invasivas o no invasivas. Las intervenciones invasivas fueron la sueroterapia intravenosa y/o subcutánea y su efectividad estuvo relacionada con la mejora clínica de la deshidratación. No obstante, aparecieron reacciones locales. Las no invasivas se centraron en la asistencia individualizada, la estimulación para beber más y tener en cuenta las preferencias de cada residente, produciendo un aumento de la ingesta y una mejora en los parámetros analíticos. Conclusiones: dadas las peculiaridades de la población mayor institucionalizada, ambos tipos de intervención han demostrado tener un efecto positivo en la mejora de la hidratación. No obstante, las intervenciones no invasivas han confirmado ser más eficientes dada su sencillez de aplicación y provocar menos efectos adversos.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».