Kein Appetit auf Nahrung : Risikofaktoren einer Mangelernährung bei Personen ab 65 Jahren im ergotherapeutischen Modell
Bibliographic record
Abstract
Darstellung des Themas: Die Prävalenz von Mangelernährung steigt ab dem Alter von 65 Jahren an. Die Folgen davon sind unter anderem längere Krankenhausaufenthalte sowie eine erhöhte Mortalitätsrate. Um eine frühzeitige Erkennung einer Mangelernährung gewährleisten zu können, ist die Kenntnis über mögliche Risikofaktoren unerlässlich. Ziel: Diese Bachelorarbeit trägt die in der Literatur zu findenden Risikofaktoren, welche eine Mangelernährung bei älteren Personen begünstigen, zusammen. Die untersuchten Risikofaktoren werden anhand des ergotherapeutischen Modells «Canadian Model of Occupational Performance and Engagement» (CMOP-E) dargestellt. Methode: Bei der vorliegenden Arbeit handelt es sich um ein Literaturreview. Anhand einer systematischen Recherche wurden vier passende Hauptstudien gefunden und kritisch gewürdigt. In Abgleich mit dem CMOP-E wurde ein Fragebogen zu nicht recherchierten Faktoren einer Mangelernährung erstellt. Ergebnisse: Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass Risikofaktoren für eine Mangelernährung abhängig von der Lebenssituation der Personen sind. Die am häufigsten genannten Risikofaktoren sind das Alter, schlechter Appetit und die Abhängigkeit bei alltäglichen Aktivitäten. Schlussfolgerung: Obwohl einige Studien zur Thematik existieren, ist die Früherkennung einer Mangelernährung noch nicht gewährleistet. Das Gesundheitspersonal sollte darin geschult werden. Ergotherapeutinnen und -therapeuten können mit dem ganzheitlichen Blick auf die Person eine wichtige Rolle in der Früherkennung von Mangelernährung einnehmen.
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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".