Malnutrition at Hospital Admission—Contributors and Effect on Length of Stay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In hospitals, length of stay (LOS) is a priority but it may be prolonged by malnutrition. This study seeks to determine the contributors to malnutrition at admission and evaluate its effect on LOS. MATERIALS AND METHODS: This is a prospective cohort study conducted in 18 Canadian hospitals from July 2010 to February 2013 in patients ≥ 18 years admitted for ≥ 2 days. Excluded were those admitted directly to the intensive care unit; obstetric, psychiatry, or palliative wards; or medical day units. At admission, the main nutrition evaluation was subjective global assessment (SGA). Body mass index (BMI) and handgrip strength (HGS) were also performed to assess other aspects of nutrition. Additional information was collected from patients and charts review during hospitalization. RESULTS: One thousand fifteen patients were enrolled: based on SGA, 45% (95% confidence interval [CI], 42%-48%) were malnourished, and based on BMI, 32% (95% CI, 29%-35%) were obese. Independent contributors to malnutrition at admission were Charlson comorbidity index > 2, having 3 diagnostic categories, relying on adult children for grocery shopping, and living alone. The median (range) LOS was 6 (1-117) days. After controlling for demographic, socioeconomic, and disease-related factors and treatment, malnutrition at admission was independently associated with prolonged LOS (hazard ratio, 0.73; 95% CI, 0.62-0.86). Other nutrition-related factors associated with prolonged LOS were lower HGS at admission, receiving nutrition support, and food intake < 50%. Obesity was not a predictor. CONCLUSION: Malnutrition at admission is prevalent and associated with prolonged LOS. Complex disease and age-related social factors are contributors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».