Cyfrowa interwencja żywieniowa dla osób starszych
15 grudnia 2025 zaktualizowane przez: Sarah Ullevig, The University of Texas at San Antonio
Technologiczna interwencja mająca na celu poprawę odżywiania wśród starszych dorosłych uczestników wspólnych posiłków podczas COVID-19
„Przepaść cyfrowa” lub luka w dostępie do technologii i wiedzy w przypadku osób starszych pogorszyła się podczas pandemii COVID-19, co doprowadziło do zakłóceń w usługach, takich jak wspólne programy posiłków finansowane na mocy Ustawy o starszych Amerykanach. Siedem zborowych punktów gastronomicznych w San Antonio pozostawało częściowo otwartych co dwa tygodnie w celu dystrybucji posiłków, ale nie oferuje już osobistej edukacji żywieniowej, zajęć z aktywności fizycznej i zajęć towarzyskich. Proponowany projekt przetestuje skuteczność cyfrowej interwencji żywieniowej u zagrożonych osób starszych, które uczęszczają do zbiorowego centrum posiłków na obszarach o wysokim ubóstwie i wykluczeniu cyfrowym.
W badaniu wykorzystano klastrową próbę kliniczną z klinem schodkowym. Kluczowi partnerzy społeczni z Działem Usług dla Seniorów Departamentu Usług Zdrowotnych i Usługami Technologicznymi dla Osób Starszych (OATS) będą uczestniczyć w fazie planowania, projektowaniu badań i wdrażaniu badania.
Cele studiów to:
- Aby przetestować wpływ interwencji opartej na technologii na podstawowe wyniki bezpieczeństwa żywnościowego i jakości diety;
- Określenie wpływu interwencji na drugorzędne wyniki wiedzy i wykorzystania technologii, aktywność fizyczną oraz izolację społeczną i samotność;
- Zbadanie długoterminowego wpływu i trwałości wykorzystania technologii na bezpieczeństwo żywnościowe, jakość diety, aktywność fizyczną i izolację społeczną.
Jeśli się powiedzie, wpływ tego programu może zostać zastosowany w całej krajowej sieci OATS i podobnych CMP, aby zlikwidować przepaść cyfrową poza pandemią COVID-19
Przegląd badań
Status
Aktywny, nie rekrutujący
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Ten projekt będzie skierowany do starszych osób dorosłych mieszkających w społeczności, które są uczestnikami programu „zbiorowych posiłków” (CMP) mieszkających na obszarach zagrożonych przepaścią cyfrową. CMP jest finansowany przez ustawę o starszych Amerykanach i służy ponad 2000 osobom starszym w San Antonio, które żyją 33% poniżej poziomu ubóstwa, a 18% uważa się za osoby o wysokim ryzyku żywieniowym. Podczas pandemii siedem placówek w San Antonio na obszarach o wysokim ubóstwie i wykluczeniu cyfrowym pozostaje częściowo otwartych co dwa tygodnie w celu dystrybucji posiłków, ale nie prowadziło osobistej edukacji żywieniowej, zajęć z aktywności fizycznej ani zajęć towarzyskich. Proponowany projekt rozszerza istniejącą zbiorową infrastrukturę programowania posiłków i partnerstwa z firmą Older Adults Technology Services (OATS), krajowym liderem w tworzeniu programów usług zdrowotnych skupiających się na osobach starszych. Celem proponowanego badania jest usunięcie cyfrowej bariery w otrzymywaniu niezbędnych, opartych na dowodach programów żywieniowych online, z wykorzystaniem pięciotygodniowej technologii OATS „Essential Series”, która z powodzeniem wykształciła tysiące starszych osób dorosłych w całym kraju, zapewniając wsparcie dla technologii i łączność z Internetem.
Ta proponowana interwencja żywieniowa obejmie zgromadzonych uczestników posiłków przy użyciu projektu klastra z klinem schodkowym z dwiema kohortami, aby umożliwić sekwencyjną rejestrację interwencji z równoczesnymi punktami czasowymi kontroli i zbierania danych interwencyjnych. Kluczowi partnerzy społeczni w Departamencie Usług Zdrowotnych Senior Services Division i OATS będą uczestniczyć w fazie planowania, projektowaniu badań i wdrażaniu badania. Informacje zwrotne od uczestników wspólnych posiłków w grupach fokusowych pokierują rozwojem interwencji.
20-tygodniowa interwencja będzie obejmować 5-tygodniowe szkolenie w zakresie technologii, w tym dostęp do internetu i urządzeń, a następnie 15 tygodni dostosowanej kulturowo interwencji żywieniowej za pośrednictwem sesji online. Badanie obejmie 440 starszych osób dorosłych z siedmiu zagrożonych miejsc spożywania posiłków. Dane będą gromadzone na początku (T0), podczas interwencji online (T1), po interwencji online (T2) i 6 miesięcy po interwencji (T3).
Pomyślny wynik naszego badania będzie miał wpływ ze względu na potencjalne szersze zastosowanie tego programu w całej krajowej sieci OATS i podobnych CMP w celu zlikwidowania przepaści cyfrowej w czasie pandemii COVID-19 i poza nią.
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Rzeczywisty)
369
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Texas
-
San Antonio, Texas, Stany Zjednoczone, 78249
- University of Texas at San Antonio
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
60 lat do 120 lat (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Tak
Opis
Kryteria przyjęcia:
- 60 lat
- Niewystarczające lub brak działającego urządzenia technologicznego (komputer, smartfon, tablet), brak lub słaba łączność z Internetem w domu lub brak wiedzy i korzystania z technologii
- Brak bezpieczeństwa żywnościowego lub niska jakość diety
Kryteria wyłączenia:
- Ślepy
- Nieuleczalna choroba lub choroba
- Diagnoza demencji lub choroby Alzheimera
- Nie potrafi czytać ani pisać po angielsku lub hiszpańsku
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie podtrzymujące
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Zadanie sekwencyjne
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Kohorta 1
Kohorta 1 rozpocznie interwencję bezpośrednio po randomizacji.
|
Usługi technologiczne dla starszych dorosłych (OATS) 5-tygodniowa interwencja technologiczna
15-tygodniowa interwencja żywieniowa realizowana całkowicie online
|
|
Aktywny komparator: Kohorta 2
Kohorta 2 będzie służyć jako kontrola, podczas gdy kohorta 1 jest na etapie interwencji.
Kohorta 2 rozpocznie interwencję po zakończeniu interwencji przez kohortę 1.
|
Usługi technologiczne dla starszych dorosłych (OATS) 5-tygodniowa interwencja technologiczna
15-tygodniowa interwencja żywieniowa realizowana całkowicie online
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Jakość diety mierzona Indeksem Zdrowego Odżywiania
Ramy czasowe: Zmiana jakości diety od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Zostaną zebrane dwa nienastępujące po sobie 24-godzinne wywiady żywieniowe i obliczony zostanie Wskaźnik Zdrowego w celu określenia jakości diety.
|
Zmiana jakości diety od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Bezpieczeństwo żywieniowe
Ramy czasowe: Zmiana bezpieczeństwa żywnościowego od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Bezpieczeństwo żywnościowe mierzone przez amerykański moduł badania bezpieczeństwa żywności dla dorosłych USDA
|
Zmiana bezpieczeństwa żywnościowego od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
|
Aktywność fizyczna
Ramy czasowe: Zmiana aktywności fizycznej od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Aktywność fizyczna mierzona Skalą Aktywności Fizycznej dla Osób Starszych (PASE)
|
Zmiana aktywności fizycznej od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
|
Wykorzystanie i dostęp do technologii
Ramy czasowe: Zmiana w korzystaniu z technologii i dostępie od punktu początkowego do 3 i 6 miesięcy
|
Kwestionariusz wykorzystania technologii z badania National Health & Aging Trends Study
|
Zmiana w korzystaniu z technologii i dostępie od punktu początkowego do 3 i 6 miesięcy
|
|
Postawy wobec technologii
Ramy czasowe: Zmiana postaw wobec technologii od poziomu wyjściowego do 3 i 6 miesięcy
|
Na podstawie kwestionariusza postaw wobec komputerów (ATCQ)
|
Zmiana postaw wobec technologii od poziomu wyjściowego do 3 i 6 miesięcy
|
|
Izolacja społeczna
Ramy czasowe: Zmiana izolacji społecznej od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Izolacja społeczna mierzona Skalą Odłączenia Społecznego i Skalą Postrzeganej Izolacji
|
Zmiana izolacji społecznej od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
|
Samotność
Ramy czasowe: Zmiana samotności od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Samotność oceniana za pomocą 3-itemowej Skali Samotności UCAL
|
Zmiana samotności od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
|
Niedożywienie
Ramy czasowe: Zmiana niedożywienia od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Niedożywienie mierzone za pomocą skróconego formularza oceny stanu odżywiania
|
Zmiana niedożywienia od wartości wyjściowej do 3 i 6 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Sarah L Ullevig, PhD, University of Texas at San Antonio
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Bellg AJ, Borrelli B, Resnick B, Hecht J, Minicucci DS, Ory M, Ogedegbe G, Orwig D, Ernst D, Czajkowski S; Treatment Fidelity Workgroup of the NIH Behavior Change Consortium. Enhancing treatment fidelity in health behavior change studies: best practices and recommendations from the NIH Behavior Change Consortium. Health Psychol. 2004 Sep;23(5):443-51. doi: 10.1037/0278-6133.23.5.443.
- Washburn RA, Smith KW, Jette AM, Janney CA. The Physical Activity Scale for the Elderly (PASE): development and evaluation. J Clin Epidemiol. 1993 Feb;46(2):153-62. doi: 10.1016/0895-4356(93)90053-4.
- Hughes ME, Waite LJ, Hawkley LC, Cacioppo JT. A Short Scale for Measuring Loneliness in Large Surveys: Results From Two Population-Based Studies. Res Aging. 2004;26(6):655-672. doi: 10.1177/0164027504268574.
- Subar AF, Kirkpatrick SI, Mittl B, Zimmerman TP, Thompson FE, Bingley C, Willis G, Islam NG, Baranowski T, McNutt S, Potischman N. The Automated Self-Administered 24-hour dietary recall (ASA24): a resource for researchers, clinicians, and educators from the National Cancer Institute. J Acad Nutr Diet. 2012 Aug;112(8):1134-7. doi: 10.1016/j.jand.2012.04.016. Epub 2012 Jun 15. No abstract available.
- Ettman CK, Abdalla SM, Cohen GH, Sampson L, Vivier PM, Galea S. Prevalence of Depression Symptoms in US Adults Before and During the COVID-19 Pandemic. JAMA Netw Open. 2020 Sep 1;3(9):e2019686. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.19686.
- Mdege ND, Man MS, Taylor Nee Brown CA, Torgerson DJ. Systematic review of stepped wedge cluster randomized trials shows that design is particularly used to evaluate interventions during routine implementation. J Clin Epidemiol. 2011 Sep;64(9):936-48. doi: 10.1016/j.jclinepi.2010.12.003. Epub 2011 Mar 16.
- Pavasini R, Guralnik J, Brown JC, di Bari M, Cesari M, Landi F, Vaes B, Legrand D, Verghese J, Wang C, Stenholm S, Ferrucci L, Lai JC, Bartes AA, Espaulella J, Ferrer M, Lim JY, Ensrud KE, Cawthon P, Turusheva A, Frolova E, Rolland Y, Lauwers V, Corsonello A, Kirk GD, Ferrari R, Volpato S, Campo G. Short Physical Performance Battery and all-cause mortality: systematic review and meta-analysis. BMC Med. 2016 Dec 22;14(1):215. doi: 10.1186/s12916-016-0763-7.
- Jay GM, Willis SL. Influence of direct computer experience on older adults' attitudes toward computers. J Gerontol. 1992 Jul;47(4):P250-7. doi: 10.1093/geronj/47.4.p250.
- Butler MJ, Barrientos RM. The impact of nutrition on COVID-19 susceptibility and long-term consequences. Brain Behav Immun. 2020 Jul;87:53-54. doi: 10.1016/j.bbi.2020.04.040. Epub 2020 Apr 18.
- Morley JE, Vellas B. Editorial: COVID-19 and Older Adults. J Nutr Health Aging. 2020;24(4):364-365. doi: 10.1007/s12603-020-1349-9. No abstract available.
- Brooke J, Jackson D. Older people and COVID-19: Isolation, risk and ageism. J Clin Nurs. 2020 Jul;29(13-14):2044-2046. doi: 10.1111/jocn.15274. Epub 2020 May 5. No abstract available.
- Krendl AC, Perry BL. The Impact of Sheltering in Place During the COVID-19 Pandemic on Older Adults' Social and Mental Well-Being. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2021 Jan 18;76(2):e53-e58. doi: 10.1093/geronb/gbaa110.
- Morrow-Howell N, Galucia N, Swinford E. Recovering from the COVID-19 Pandemic: A Focus on Older Adults. J Aging Soc Policy. 2020 Jul-Oct;32(4-5):526-535. doi: 10.1080/08959420.2020.1759758. Epub 2020 Apr 26.
- Amarantos E, Martinez A, Dwyer J. Nutrition and quality of life in older adults. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2001 Oct;56 Spec No 2:54-64. doi: 10.1093/gerona/56.suppl_2.54.
- Parlapani E, Holeva V, Nikopoulou VA, Sereslis K, Athanasiadou M, Godosidis A, Stephanou T, Diakogiannis I. Intolerance of Uncertainty and Loneliness in Older Adults During the COVID-19 Pandemic. Front Psychiatry. 2020 Aug 19;11:842. doi: 10.3389/fpsyt.2020.00842. eCollection 2020.
- Naja F, Hamadeh R. Nutrition amid the COVID-19 pandemic: a multi-level framework for action. Eur J Clin Nutr. 2020 Aug;74(8):1117-1121. doi: 10.1038/s41430-020-0634-3. Epub 2020 Apr 20. No abstract available.
- Topinkova E. Aging, disability and frailty. Ann Nutr Metab. 2008;52 Suppl 1:6-11. doi: 10.1159/000115340. Epub 2008 Mar 7.
- Bollwein J, Volkert D, Diekmann R, Kaiser MJ, Uter W, Vidal K, Sieber CC, Bauer JM. Nutritional status according to the mini nutritional assessment (MNA(R)) and frailty in community dwelling older persons: a close relationship. J Nutr Health Aging. 2013 Apr;17(4):351-6. doi: 10.1007/s12603-013-0034-7.
- Trevisan C, Crippa A, Ek S, Welmer AK, Sergi G, Maggi S, Manzato E, Bea JW, Cauley JA, Decullier E, Hirani V, LaMonte MJ, Lewis CE, Schott AM, Orsini N, Rizzuto D. Nutritional Status, Body Mass Index, and the Risk of Falls in Community-Dwelling Older Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Am Med Dir Assoc. 2019 May;20(5):569-582.e7. doi: 10.1016/j.jamda.2018.10.027. Epub 2018 Dec 13.
- Wei K, Nyunt MSZ, Gao Q, Wee SL, Ng TP. Long-term changes in nutritional status are associated with functional and mortality outcomes among community-living older adults. Nutrition. 2019 Oct;66:180-186. doi: 10.1016/j.nut.2019.05.006. Epub 2019 May 29.
- Verlaan S, Ligthart-Melis GC, Wijers SLJ, Cederholm T, Maier AB, de van der Schueren MAE. High Prevalence of Physical Frailty Among Community-Dwelling Malnourished Older Adults-A Systematic Review and Meta-Analysis. J Am Med Dir Assoc. 2017 May 1;18(5):374-382. doi: 10.1016/j.jamda.2016.12.074. Epub 2017 Feb 24.
- Boreskie KF, Hay JL, Duhamel TA. Preventing Frailty Progression during the COVID-19 Pandemic. J Frailty Aging. 2020;9(3):130-131. doi: 10.14283/jfa.2020.29. No abstract available.
- de Faria Coelho-Ravagnani C, Corgosinho FC, Sanches FFZ, Prado CMM, Laviano A, Mota JF. Dietary recommendations during the COVID-19 pandemic. Nutr Rev. 2021 Mar 9;79(4):382-393. doi: 10.1093/nutrit/nuaa067.
- Saffel-Shrier S, Johnson MA, Francis SL. Position of the Academy of Nutrition and Dietetics and the Society for Nutrition Education and Behavior: Food and Nutrition Programs for Community-Residing Older Adults. J Nutr Educ Behav. 2019 Jul-Aug;51(7):781-797. doi: 10.1016/j.jneb.2019.03.007. Epub 2019 May 16.
- Huffman FG, Vaccaro JA, Vieira ER, Zarini GG. Health-Related Characteristics of Older Adults Who Attend Congregate Meal Sites in the United States. Geriatrics (Basel). 2017 Jul 14;2(3):22. doi: 10.3390/geriatrics2030022.
- Sahyoun NR, Pratt CA, Anderson A. Evaluation of nutrition education interventions for older adults: a proposed framework. J Am Diet Assoc. 2004 Jan;104(1):58-69. doi: 10.1016/j.jada.2003.10.013.
- Bandayrel K, Wong S. Systematic literature review of randomized control trials assessing the effectiveness of nutrition interventions in community-dwelling older adults. J Nutr Educ Behav. 2011 Jul-Aug;43(4):251-62. doi: 10.1016/j.jneb.2010.01.004. Epub 2011 Mar 2.
- Neves FJ, Tomita LY, Liu ASLW, Andreoni S, Ramos LR. Educational interventions on nutrition among older adults: A systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials. Maturitas. 2020 Jun;136:13-21. doi: 10.1016/j.maturitas.2020.03.003. Epub 2020 Mar 19.
- Brewer D, Dickens E, Humphrey A, Stephenson T. Increased Fruit and Vegetable Intake among Older Adults Participating in Kentucky's Congregate Meal Site Program. Educ Gerontol. 2016;42(11):771-784. doi: 10.1080/03601277.2016.1231511. Epub 2016 Sep 3.
- Hersey JC, Cates SC, Blitstein JL, Kosa KM, Santiago Rivera OJ, Contreras DA, Long VA, Singh A, Berman DA. Eat Smart, Live Strong intervention increases fruit and vegetable consumption among low-income older adults. J Nutr Gerontol Geriatr. 2015;34(1):66-80. doi: 10.1080/21551197.2015.1007199.
- Wunderlich S, Bai Y, Piemonte J. Nutrition risk factors among home delivered and congregate meal participants: need for enhancement of nutrition education and counseling among home delivered meal participants. J Nutr Health Aging. 2011 Nov;15(9):768-73. doi: 10.1007/s12603-011-0090-9.
- van Doorn-van Atten MN, de Groot LC, Romea AC, Schwartz S, de Vries JH, Haveman-Nies A. Implementation of a multicomponent telemonitoring intervention to improve nutritional status of community-dwelling older adults: a process evaluation. Public Health Nutr. 2019 Feb;22(2):363-374. doi: 10.1017/S1368980018002185. Epub 2018 Sep 3.
- Mitchell RE, Ash SL, McClelland JW. Nutrition education among low-income older adults: a randomized intervention trial in Congregate Nutrition sites. Health Educ Behav. 2006 Jun;33(3):374-92. doi: 10.1177/1090198105276212.
- van Doorn-van Atten MN, Haveman-Nies A, van Bakel MM, Ferry M, Franco M, de Groot LCPGM, de Vries JHM. Effects of a multi-component nutritional telemonitoring intervention on nutritional status, diet quality, physical functioning and quality of life of community-dwelling older adults. Br J Nutr. 2018 May;119(10):1185-1194. doi: 10.1017/S0007114518000843.
- Marx W, Kelly JT, Crichton M, Craven D, Collins J, Mackay H, Isenring E, Marshall S. Is telehealth effective in managing malnutrition in community-dwelling older adults? A systematic review and meta-analysis. Maturitas. 2018 May;111:31-46. doi: 10.1016/j.maturitas.2018.02.012. Epub 2018 Feb 20.
- Chiu CJ, Kuo SE, Lin DC. Technology-embedded health education on nutrition for middle-aged and older adults living in the community. Glob Health Promot. 2019 Sep;26(3):80-87. doi: 10.1177/1757975917732351. Epub 2017 Nov 3.
- Seifert A. The Digital Exclusion of Older Adults during the COVID-19 Pandemic. J Gerontol Soc Work. 2020 Aug-Oct;63(6-7):674-676. doi: 10.1080/01634372.2020.1764687. Epub 2020 May 13. No abstract available.
- Yoon H, Jang Y, Vaughan PW, Garcia M. Older Adults' Internet Use for Health Information: Digital Divide by Race/Ethnicity and Socioeconomic Status. J Appl Gerontol. 2020 Jan;39(1):105-110. doi: 10.1177/0733464818770772. Epub 2018 Apr 16.
- Choi NG, Dinitto DM. The digital divide among low-income homebound older adults: Internet use patterns, eHealth literacy, and attitudes toward computer/Internet use. J Med Internet Res. 2013 May 2;15(5):e93. doi: 10.2196/jmir.2645.
- Takemoto M, Manini TM, Rosenberg DE, Lazar A, Zlatar ZZ, Das SK, Kerr J. Diet and Activity Assessments and Interventions Using Technology in Older Adults. Am J Prev Med. 2018 Oct;55(4):e105-e115. doi: 10.1016/j.amepre.2018.06.005.
- MacNab L, Francis SL, Lofgren I, Violette C, Shelley MC, Delmonico M, Xu F. Factors Influencing Dietary Intake Frequencies and Nutritional Risk among Community-Residing Older Adults. J Nutr Gerontol Geriatr. 2018 Jul-Dec;37(3-4):255-268. doi: 10.1080/21551197.2018.1524809. Epub 2018 Oct 30.
- Perracini MR, Mello M, de Oliveira Maximo R, Bilton TL, Ferriolli E, Lustosa LP, da Silva Alexandre T. Diagnostic Accuracy of the Short Physical Performance Battery for Detecting Frailty in Older People. Phys Ther. 2020 Jan 23;100(1):90-98. doi: 10.1093/ptj/pzz154.
- Lee CC, Czaja SJ, Moxley JH, Sharit J, Boot WR, Charness N, Rogers WA. Attitudes Toward Computers Across Adulthood From 1994 to 2013. Gerontologist. 2019 Jan 9;59(1):22-33. doi: 10.1093/geront/gny081.
- Kasper JD, Freedman VA. Findings from the 1st round of the National Health and Aging Trends Study (NHATS): introduction to a special issue. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2014 Nov;69 Suppl 1:S1-7. doi: 10.1093/geronb/gbu125. No abstract available.
- Levine DM, Lipsitz SR, Linder JA. Trends in Seniors' Use of Digital Health Technology in the United States, 2011-2014. JAMA. 2016 Aug 2;316(5):538-40. doi: 10.1001/jama.2016.9124. No abstract available.
- Cornwell EY, Waite LJ. Measuring social isolation among older adults using multiple indicators from the NSHAP study. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2009 Nov;64 Suppl 1(Suppl 1):i38-46. doi: 10.1093/geronb/gbp037. Epub 2009 Jun 9.
- Soysal P, Veronese N, Arik F, Kalan U, Smith L, Isik AT. Mini Nutritional Assessment Scale-Short Form can be useful for frailty screening in older adults. Clin Interv Aging. 2019 Apr 17;14:693-699. doi: 10.2147/CIA.S196770. eCollection 2019.
- Hamirudin AH, Charlton K, Walton K. Outcomes related to nutrition screening in community living older adults: A systematic literature review. Arch Gerontol Geriatr. 2016 Jan-Feb;62:9-25. doi: 10.1016/j.archger.2015.09.007. Epub 2015 Sep 28.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
1 czerwca 2022
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
30 września 2024
Ukończenie studiów (Szacowany)
30 stycznia 2026
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
19 stycznia 2022
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
1 lutego 2022
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
2 lutego 2022
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)
16 grudnia 2025
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
15 grudnia 2025
Ostatnia weryfikacja
1 grudnia 2025
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 20-21-241
- 1R01NR020303-01 (Grant/umowa NIH USA)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
TAK
Opis planu IPD
Wszystkie zebrane IPD zostaną udostępnione
Ramy czasowe udostępniania IPD
Dane staną się dostępne po przeanalizowaniu i opublikowaniu podstawowych i drugorzędowych wskaźników wyników.
Kryteria dostępu do udostępniania IPD
Dane zostaną udostępnione do celów badawczych i edukacyjnych.
Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD
- PROTOKÓŁ BADANIA
- SOK ROŚLINNY
- ICF
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .