Feeding the Critically Ill Patient
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Critically ill patients are usually unable to maintain adequate volitional intake to meet their metabolic demands. As such, provision of nutrition is part of the medical care of these patients. This review provides detail and interpretation of current data on specialized nutrition therapy in critically ill patients, with focus on recently published studies. DATA SOURCES: The authors used literature searches, personal contact with critical care nutrition experts, and knowledge of unpublished data for this review. STUDY SELECTION: Published and unpublished nutrition studies, consisting of observational and randomized controlled trials, are reviewed. DATA EXTRACTION: The authors used consensus to summarize the evidence behind specialized nutrition. DATA SYNTHESIS: In addition, the authors provide recommendations for nutritional care of the critically ill patient. CONCLUSIONS: Current evidence suggests that enteral nutrition, started as soon as possible after acute resuscitative efforts, may serve therapeutic roles beyond providing calories and protein. Although many new studies have further advanced our knowledge in this area, the appropriate level of standardization has not yet been achieved for nutrition therapy, as it has in other areas of critical care. Protocolized nutrition therapy should be modified for each institution based on available expertise, local barriers, and existing culture in the ICU to optimize evidence-based nutrition care for each critically ill patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».