Critical Evaluation of Nutrition Screening Tools Recommended for Oncology Patients
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Malnutrition ranges from 20% to 80% in oncology patients. Malnutrition has been associated with reduced response to treatment, survival, and quality of life. Therefore, screening for malnutrition in patients with cancer is recommended by clinical practice groups including the Oncology Nursing Society. Nurses are in an ideal position to carry out nutrition screening. Three nutrition screening tools that have been recommended for use with oncology patients by the Oncology Nursing Society are critically evaluated. The Patient Generated-Subjective Global Assessment has demonstrated diagnostic value in oncology patients at risk of malnutrition or who are malnourished. Malnutrition ranges from 20% to 80% in oncology patients. Malnutrition has been associated with reduced response to treatment, survival, and quality of life. Therefore, screening for malnutrition in patients with cancer is recommended by clinical practice groups including the Oncology Nursing Society. Nurses are in an ideal position to carry out nutrition screening. Three nutrition screening tools that have been recommended for use with oncology patients by the Oncology Nursing Society are critically evaluated. The Patient Generated-Subjective Global Assessment has demonstrated diagnostic value in oncology patients at risk of malnutrition or who are malnourished.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».