경장영양을 공급받는 중환자의 위 잔여량 현황 조사
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: High gastric residual volumes (GRVs) are known to be one of the frequent causes of stopping enteral nutrition. This study was performed to investigate the gastric residual volume status in critically ill patients who were admitted to intensive care units. Methods: The subjects were 96 critically ill patients who were admitted to the ICU at ASAN Medical Center between October 1, 2008 and March 31, 2009. The measured volumes were categorized in 50 ml intervals from 0 to 500 ml. Results: Of the total GRVs measured, 46% were ＜50ml. The patients with a GRV ≥50 ml were 54% and 4% had a GRV ≥250 ml, whereas none of the patients` GRVs were ≥500 ml. When admitted to the hospital, There was a correlation between the APACHE 2 score and the gastric residual volume. This shows that the higher the APACHE2 score was the gastric residual volume. And there was a correlation between the APACHE 2 score and the loss of calories. This shows that the higher the APACHE 2 score was the loss of calories. Conclusion: The gastric residual volume of the critically ill patients under enteral nutrition in our hospital was not higher than that presented on the guidelines from the US and Canada. In addition, there was a big difference in the gastric residual volume among the critically ill patients depending on their clinical characteristics. Strict criteria for the gastric residual volume could be a factor for inhibiting proactive enteral nutrition. (KJPEN 2009;2(1):24-29)
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».