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Enregistrement W2091404211 · doi:10.1177/0115426502017005296

Weight‐Based Ordering: An Evaluation of Increased Guideline Use in Hospital Total Parenteral Nutrition Dosing

2002· article· en· W2091404211 sur OpenAlexaffabout
Deonne Dersch, Judy Schoen

Notice bibliographique

RevueNutrition in Clinical Practice · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosingMedicineParenteral nutritionCalorieAzotemiaInternal medicineRenal function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the past, parenteral nutrition in the Calgary Health Region was ordered as volumes of standard solutions, which limited individualization. Ordering total parenteral nutrition (TPN) that falls within macronutrient dosing guidelines may minimize complications associated with TPN, such as hyperglycemia, azotemia, hepatic steatosis, or continued malnutrition and catabolism. The Foothills Medical Centre in Calgary changed to a weight-based ordering system for TPN in 1999. This study's purpose was to determine if this change increased adherence to TPN dosing guidelines. METHODS: Macronutrient doses in TPN solutions ordered as standard solutions were compared with those ordered by weight. Mean protein, dextrose, lipid, and kilocalorie doses and the number of orders deviating from guidelines were examined. RESULTS: Weight-based dosing showed a significant reduction in deviation from guidelines for kilocalorie dose compared with TPN ordered as standard solutions. There also was a significant increase in mean protein dose and reductions in mean dextrose load and mean kilocalorie dose in the weight-based TPN group only, suggesting these changes were caused by the change in ordering method. CONCLUSIONS: Overall, weight-based ordering increased adherence to TPN dosing guidelines. The study did not have the statistical power to show significant differences between weight-based or standard TPN dosing; however, several trends were shown.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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