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Enregistrement W1562368019 · doi:10.1159/000341280

Nutrition and Sepsis

2012· review· en· W1562368019 sur OpenAlexaff
Jonathan Cohen, Dat N. Chin

Notice bibliographique

RevueWorld review of nutrition and dietetics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParenteral nutritionMedicineSepsisResuscitationPerioperativeEnteral administrationIntensive care medicineIncidence (geometry)Fish oilSurgeryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of nutritional support in critically ill patients with sepsis has received much attention in recent years. However, many of the studies have produced conflicting results. As for all critically ill patients, nutritional support, preferably via the enteral route, should be commenced once initial resuscitation and adequate perfusion pressure is achieved. Where enteral feeding is impossible or not tolerated, parenteral nutrition (either as total or complimentary therapy) may safely be administered. Most positive studies relating to nutritional support and sepsis have been in the setting of sepsis prevention. Thus, the administration of standard nutrition formulas to critically ill patients within 24 h of injury or intensive care unit admission may decrease the incidence of pneumonia. Both arginine-supplemented enteral diets, given in the perioperative period, and glutamine-supplemented parenteral nutrition have been shown to decrease infections in surgical patients. Parenteral fish oil lipid emulsions as well as probiotics given in the perioperative period may also reduce infections in patients undergoing major abdominal operations, such as liver transplantation. There is little support at the present time for the positive effect of specific pharmaconutrients, in particular fish oil, probiotics, or antioxidants, in the setting of established sepsis. More studies are clearly required on larger numbers of more homogeneous groups of patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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