MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7025648360

Yaşlı Bireylerde Kırılganlık ile Malnütrisyon İlişkisi

2021· article· tr· W7025648360 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDergiPark (Istanbul University) · 2021
Typearticle
Languagetr
FieldComputer Science
TopicLaw, AI, and Intellectual Property
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSignificant differencePopulationAge groupsUltrasonography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Amaç: Bu çalışma, yaşlı bireylerde kırılganlık ile malnütrisyon ilişkisini incelemek amacı ile yapılmıştır.Gereç ve Yöntem: Çalışma, Karaman İl Merkezine bağlı huzurevlerinde yaşayan, 65 yaş ve üzeri, Demans-Alzheimer tanısı olmayan, iletişim kurulabilen ve çalışmaya katılmayı kabul eden 76 yaşlı ile yürütülmüştür. Bireylerin sosyo-demografik özelliklerini içeren bir anket formu uygulanmış, antropometrik ölçümleri (boy uzunluğu, vücut ağırlığı, üst orta kol çevresi, baldır çevresi) ile el kavrama gücü araştırmacı tarafından belirlenmiştir. Yaşlı bireylerde kırılganlık saptamak için ‘Edmonton Kırılganlık Ölçeği’, malnütrisyon durumunu saptamak için ‘MNA (Mini Nutrisyonel Değerlendirme)’ kullanılmıştır. Verilerin istatistiksel analizinde SPSS 22,0 programı kullanılmıştır.Bulgular: Çalışmaya, 50’si (%65,8) erkek, 26’sı (%34,2) kadın olmak üzere yaş ortalaması 75,9 ± 7,91 yıl olan 76 yaşlı birey katılmıştır. Yaşlıların Beden Kütle İndeksi (BKİ) ortalaması 28,2 ± 6,75 kg/m2’tir. Yaşlıların MNA’ya göre beslenme durum dağılımları değerlendirildiğinde; bireylerin %17,1’i malnütrisyonlu (erkeklerin %10’u kadınların %30,8’i), %29,0’u malnütrisyon riski altında (erkeklerin %36’sı, kadınların %15,4’ü) ve %53,9’u normal nutrisyonel duruma (erkeklerin %54’ü, kadınların %53,8’i) sahip olduğu bulunmuştur. Yaşlı bireylerin cinsiyete göre malnutrisyon durumları arasındaki fark istatistiksel açıdan önemli bulunmuştur (p<0,05). Edmonton skoru değerlendirildiğinde yaşlıların; %28,9’unun kırılgan olmadığı (erkeklerin %36’sı, kadınların %15,4’ü), %18,4’ünün görünürde savunmasız (erkeklerin %26’sı, kadınların %3,8’i), %14,5’inin hafif kırılgan (erkeklerin %12’si, kadınların %19,2’si), %15,8’inin orta kırılgan (erkeklerin %12’si, kadınların %23,1’i), %22,4’ünün şiddetli kırılgan (erkeklerin %14’ ü, kadınların %38,5’i) olduğu bulunmuştur. Kırılganlık durumu açısından cinsiyetler arası fark istatistiksel açıdan önemli bulunmuştur (p<0,05). Çalışmaya katılan yaşlı bireylerin Edmonton kırılganlık ölçek puanları ile MNA puanları arasındaki ilişki incelendiğinde, hem erkek hem de kadın yaşlı bireylerin kırılganlık ile malnütrisyon ölçek puanları arasında negatif yönlü önemli bir ilişki belirlenmiştir (r:-0,336, r: -0,662; p< 0,05).Sonuç: Bu çalışmada kırılganlık ile malnütrisyon arasında önemli ilişki bulunmuş, yaşlılarda malnütrisyonun gelişmesinde kırılganlığın etkisi de göz önüne alınmalı ve değerlendirilmelidir.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.062

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.005

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.189
Teacher spread0.170 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDergiPark (Istanbul University)Same topicLaw, AI, and Intellectual PropertyFrench-language works237,207