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Enregistrement W2079142377 · doi:10.1177/0148607115583675

Clinical Outcomes Related to Protein Delivery in a Critically Ill Population

2015· article· en· W2079142377 sur OpenAlexaff
Michele Nicolò, Daren K. Heyland, Jesse Chittams, Therese Sammarco, Charlene Compher

Notice bibliographique

RevueJournal of Parenteral and Enteral Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensClinical Evaluation Research UnitKingston General Hospital
Organismes subventionnairesBaxter InternationalGlaxoSmithKlineAmerican Society for Parenteral and Enteral Nutrition Rhoads Research FoundationAbbott Fund
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioHazard ratioProportional hazards modelIntensive care unitBody mass indexLogistic regressionPopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Optimal intake of energy and protein is associated with improved outcomes, although outcomes relative to protein intake are very limited. Our purpose was to evaluate the impact of prescribed protein delivery on mortality and time to discharge alive (TDA) using data from the International Nutrition Survey 2013. We hypothesized that greater protein delivery would be associated with lower mortality and shorter TDA. METHODS: The sample included patients in the intensive care unit (ICU) ≥ 4 days (n = 2828) and a subsample in the ICU ≥ 12 days (n = 1584). Models were adjusted for evaluable nutrition days, age, body mass index, sex, admission type, acuity scores, and geographic region. Percentages of prescribed protein and energy intake were compared with mortality outcomes using logistic regression and with Cox proportional hazards for TDA. RESULTS: Mean intake for the 4-day sample was protein 51 g (60.5% of prescribed) and 1100 kcal (64.1% of prescribed); for the 12-day sample, mean intake was protein 57 g (66.7% of prescribed) and 1200 kcal (70.7% of prescribed). Achieving ≥ 80% of prescribed protein intake was associated with reduced mortality (4-day sample: odds ratio [OR], 0.68; 95% confidence interval [CI], 0.50-0.91; 12-day sample: OR, 0.60; 95% CI, 0.39-0.93), but ≥ 80% of prescribed energy intake was not. TDA was shorter with ≥ 80% prescribed protein (hazard ratio [HR], 1.25; 95% CI, 1.04-1.49) in the 12-day sample but longer with ≥ 80% prescribed energy in the 4-day sample (HR, 0.82; 95% CI, 0.69-0.96). CONCLUSION: Achieving at least 80% of prescribed protein intake may be important to survival and shorter TDA in ICU patients. Efforts to achieve prescribed protein intake should be maximized.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations296
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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