Is Serum Albumin a Marker of Malnutrition in Chronic Disease? The Scleroderma Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition is common in many chronic diseases, but physicians may rely on a low albumin value before deciding that malnutrition is present. OBJECTIVE: To determine the relationship between serum albumin and malnutrition in systemic sclerosis (SSc) as a paradigm for other chronic diseases. DESIGN: Cross-sectional, multicenter study of patients from the Canadian Scleroderma Research Group Registry. We used the Malnutrition Universal Screening Tool (MUST) to evaluate patients for malnutrition. Disease extent was measured in several ways, including physician global assessment. Multiple linear regression was performed to identify independent predictors of serum albumin. RESULTS: Two hundred fifty-eight patients were studied. The mean (SD) serum albumin level was 44.4 (4.2) g/L. Only 2% of the values were below normal and all these patients were in MUST category > or =2, or high risk for malnutrition, which included 21.3% of the cohort. MUST, shorter disease duration, greater disease severity (physician global assessment of disease severity and modified Rodnan skin score), and greater disease activity (physician global assessment of disease activity, C-reactive protein, and Scleroderma Disease Activity Index) all correlated significantly but weakly with albumin. Multivariate analysis demonstrated that a higher MUST score and worse disease severity were independently associated with lower serum albumin, but only 7% of the variance of albumin was explained in the adjusted model. CONCLUSIONS: Serum albumin is not useful as a marker for malnutrition in SSc and should not be assumed to be useful as a marker in other chronic diseases. More attention should be paid to clinical features of malnutrition, including assessment of body mass index and unplanned weight loss, and overall disease severity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».