Yaşlı Bireylerde Malnutrisyon Ve Ortostatik Hipotansiyon Arasında İlişki Var Mı
Bibliographic record
Abstract
Amaç:Malnutrisyon ve ortostatik hipotansiyon(OH) yaşlı popülasyonda sık görülen iki geriatrik sendromdur. Bu iki geriatrik sendrom yaşlılarda önemli morbidite ve mortalite nedeni olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı malnutrisyon ve OH arasında ilişki olup olmadığını tespit etmektir. Materyal-Metod: 2013-2016 yılları arasında 599 yaşlı bireyi inceleyen retrospektif ve kesitsel bir çalışma olarak düzenlendi. Bütün hastaların demografik verileri,son bir yılda düşme hikayesi dahil komorbiditeleri, vücut kitle indeksi (VKİ) değeri, ayrıntılı geriatrik değerlendirme parametreleri ve laboratuar bulguları ele alındı. OH, supin pozisyondan ayağa kalkar pozisyona geçildiğinde sistolik ve/veya diastolik kan basınçlarında sırasıyla 20 ve/veya 10 mmHg düşüş olması olarak tanımlandı. Bulgular: Katılımcıların yaş ortalaması 74+8.09 olup, çoğunluğu kadınlardan (%63.2) oluşmaktadır. Malnutrisyon-risk olanların oranı %42.5 idi. Düşme, depresyon ve hipertansiyon malnutrisyon-risk grubunda daha fazla izlendi (p<0.05). Mini-Mental Durum Değerlendirme (MMSE), Montreal Kognitif Değerlendirme (MOCA) ve Kognitif Durum Testi (COST), Günlük Yaşam Aktivite(GYA) parametreleri ve denge-yürüme skorları malnutrisyon-risk grubunda düşük izlendi (p<0.05). Malnutrisyon-risk grubunda OH oranı daha fazla idi (p=0.025). Sonuç: Malnutrisyon ve OH arasında güçlü bir ilişki olabilir ve bu bulgu ileri çalışmalarla desteklenmelidir.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".