A Mix of Bulk and Ready-to-Use Modified-Texture Food: Impact on Older Adults Requiring Dysphagic Food
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les aliments à texture modifiée prêts à servir (ATMp) sont offerts commercialement et peuvent être plus attrayant que les produits conventionnels maison ou commerciaux en vrac. Une étude prospective de neuf mois utilisant l’approche de séries temporelles interrompues, où les participants (n= 42) agissaient comme leur propre témoin, a examiné l’impact des ATMp sur le poids, les objectifs de poids, l’apport alimentaire et les comorbidités. Soixante-quatorze pour cent des participants ont atteint leurs objectifs de poids à la fin d’une période de six mois où ils consommaient les ATMp. Il était plus probable, mais pas statistiquement significatif, que les participants ont eu un gain de poids pendant l’intervention (6 mois) comparé à la période de contrôle (3 mois) offrant la diète d’aliments conventionnels (ATMc) (RC 3.5,p= .16). L’apport alimentaire (en g) n’a pas différé de façon significative à travers l’étude. Cependant, la pente légèrement négative pourrait être expliquée par une consommation significativement supérieure de gras pendant l’intervention (p= .01), ce qui a aidé à maintenir le poids des participants. L'augementation des comorbidités et une réduction de la consommation alimentaire sont communs chez les personnes âgées atteintes de dysphagie. Des aliments fortifiés en nutriments sont nécessaires pour combler leurs besoins nutritionnels. Les questions méthodologiques rencontrées dans la conduite de cette étude peuvent orienter les travaux futurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".