The Prospective Assessment of Nutrition in Children with Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Patients with Cystic Fibrosis (CF) have increased risk of malnutrition. Early detection of nutritional deterioration enables prompt intervention and correction. The aims of this project were to define the nutritional status of CF patients in Iran and New Zealand, compare and contrast the McDonald Nutritional Risk Screening (NRS) tool with the Australasian Guidelines for Nutrition in Cystic Fibrosis, and validate these results with each patient’s evaluation by their CF clinical team. Methods: Children with CF (2 - 18 years) were assessed during routine outpatient visits over one year. Anthropometric measurements were obtained. Both tools were applied and the results compared to their clinical evaluation (as gold standard) with calculation of specificity and sensitivity. Results: Under-nutrition was seen more frequent in the 33 Iranian children than in the 36 New Zealand (NZ) patients (39% versus 0%, p=0.0001), whereas over-nutrition was more prevalent in NZ children (9% versus 17%, p=0.05). At the first visit, both guidelines were able to recognize 77% and 61% of under-nourished Iranian patients, respectively. The mean sensitivity and specificity for all visits for the McDonald tool were 83% & 73% (Iran) and 65% & 86% (NZ). Sensitivity and specificity for the Australasian guidelines were 79% & 79% (Iran) and 70% & 90% (NZ). Conclusions: Both tools successfully recognised patients at risk of malnutrition. The McDonald tool had comparable sensitivity and specificity to that described previously, especially in Iranian patients. This tool may be helpful in recognizing at risk CF patients, particularlyin developing countries with fewer resources.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».