Analysis of the factors contributing to malnutrition in non-institutionalized elderly

Introducción: La detección precoz del riesgo de desnutrición es un factor clave para actuar de forma efectiva y minimizar los efectos negativos asociados a la malnutrición en el anciano. Objetivo: Identificar los factores relacionados con el riesgo de desnutrición en personas mayores no institucionalizas. Metodología: Estudio observacional de corte transversal analítico, realizado mediante cuestionario sobre una muestra (n=400) de población mayor de 75 años no institucionalizada en Castellón durante 2015. Las variables estudiadas son: sociodemográficas, riesgo de desnutrición medida mediante el MNA-SF, la fragilidad mediante los criterios de Fried, comorbilidad medida con el índice de Chalson, discapacidad básica e instrumental, valoradas con el índice de Katz y el índice de Lawton & Brody respectivamente, síntomas depresivos medidos con la escala CES-D y hábitos de vida. Resultados: el 28,2% de individuos presentaban riesgo de desnutrición, Se relaciona con mayor riesgo de desnutrición ser mujer (62,2%) (p= 0,027), tener ingresos más bajos (43,5%) (p=0,030), consumo de alcohol (29,1%) (p=0,039), discapacidad básica (42,1%) (P=0,013), síntomas depresivos (50%) (p=<0,001) y la polimedicación (83,8%) (p=0,015). Conclusión: El riesgo de desnutrición se asocia a ser mujer, al nivel de ingresos y a la discapacidad básica e instrumental y a la presencia de síntomas depresivos.Introduction: Early detection of malnutrition risk is a key factor to act effectively and minimize the negative effects associated with malnutrition in the elderly. Objective: To know the factors that contribute to the risk of malnutrition in the elderly living in the community. Methodology: Observational cross-sectional analytical study, carried out by means of a questionnaire on a sample (n = 400) of a population over 75 years old that was not institutionalized in Castellón during 2015. Results: 28.2% of individuals were at risk of malnutrition, being related to a higher risk of malnutrition being a woman (62.2%) (p = 0.027), having lower income (43.5%) (p = 0.030), alcohol consumption (29.1%) (p = 0.039), basic disability (42.1%) (P = 0.013), depressive symptoms (50%) (p =