Factors of importance in meal environment for well-being and nutritional status of elderly people in residential care
Bibliographic record
Abstract
Bakgrund: Måltider utgör en social och kulturell grund där människor kan mötas i ett välbefinnande och samtidigt tillgodose sig näring. Ökad malnutrition med stigande ålder är ett globalt problem som omfattar både kognitivt medvetna och kognitivt nedsatta.Syfte: Syftet med litteraturstudien var att identifiera faktorer som vid måltider är av betydelse för välbefinnande och nutritionsstatus hos äldre människor boendes i särskilda boenden.Metod: En litteraturstudie med globalt perspektiv där vetenskapliga artiklar från Canada, Amerika, Storbritannien, Sverige, Danmark, Nya Zeeland och Australien var underlaget till resultatet. Inklusionskriterier var äldre över 65 år, kognitivt medvetna och kognitivt nedsatta vilka levde i särskilda boenden samt vårdgivare som arbetade i sådana.Resultat: Måltiden ger ett socialt och kulturellt sammanhang som stärker både boenden och vårdgivares relationer. Utformning av en terapeutisk fysisk miljö visade sig vara till fördel både för de äldre och vårdgivare. Möjlighet att utöva personcentrerad vård skulle kunna förbättras enligt den här litteraturstudien. Litteraturstudien visar på att social samvaro under måltider är en stund för gemenskap och ett välkommet avbrott under dagen.Slutsats: Måltidssituationen är en komplex situation där många faktorer är inbegripna för välbefinnande och nutritionsstatus. Tre huvudteman identifierades nämligen fysisk måltidsmiljö, personcentrerad vård och social samvaro.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".