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Enregistrement W2331876647 · doi:10.1097/01.mib.0000438769.75544.05

P-090 Body Composition and Nutritional Evaluation of Patients with Inflammatory Bowel Disease

2013· article· en· W2331876647 sur OpenAlexaboutno aff
Erika Watanabe, Back Ivi Ribeiro, Mariana de Souza Dorna, Fernanda Futino Gondo, Eloisa Paschoalinotte, Carlos Antônio Caramori, Lígia Yukie Sassaki

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBioelectrical impedance analysisUlcerative colitisAnthropometryInternal medicineOutpatient clinicBody mass indexGastroenterologyInflammatory bowel diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD) are chronic inflammatory bowel diseases that progress with periods of activity and remission and compromise patients’ quality of life. Changes in nutritional status are related to mechanisms such as increased resting energy expenditure, inadequate food intake, increased losses and poor intestinal absorption. Nutritional status is related to the severity of the disease and complications may contribute to worst prognosis. The aim of this study was to perform a global assessment of nutritional condition and body composition, as well as a comparative analysis among patients with UC and DC treated at our outpatient unit. Patients were submitted to a clinical evaluation and nutritional assessment: body composition with bioelectrical impedance analysis and anthropometry. Parameters evaluated were: body mass index (BMI), mid-arm circumference (MAC), mid-arm muscle circumference (MAMC%), arm muscle area (AMA), the thickness of thumb adductor muscle (APM) and phase angle (PhA°). Data were analyzed by descriptive analysis, t-test and Chi-square. One hundred and one patients were evaluated from March to December 2012, among them 38.30% (n = 54) had CD and 61.70% (n = 87) had UC. Among CD patients: 59.26% were women and 55.56% were in clinical remission. According to Montreal classification 55.56% were A2, 40.74% A3 and 3.70% A1. According to the location, 44.44% were L1, 44.44% were L3 and 11.11% were L2. According to the behavior, 48.15% B2, 27.78% B3, and 24.07% B1; and 40.74% had perianal disease. The BMI showed 11.11% underweight, 48.15% eutrophic and 40.74% overweight or obese. Among UC patients: 55.17% were women and 75.86% were in clinical remission. In accordance with the extent of disease, 45.98% had pancolitis, 31.03% distal colitis and 22.99% left colitis. The BMI distribution showed 6.90% underweight, 40.23% eutrophic, 52.87% overweight or obese. The comparative analysis among patients with UC and DC pointed out a higher percentage of patients with CD in clinical activity (P = 0.01). Anthropometry and body composition assessments showed statistically significant difference in MAMA DC: 35.11(±11.99) x UC:40.39(±16.20) (P = 0.04) and PhA DC:6.46(±0.76) x UC:6.83(±0.80) (P =0.006). There were no difference in other parameters evaluated (Table 1). Among CD patients, those in disease activity had lower values of mean age (P = 0.008), higher percentage of underweight (P = 0.03) and lower values of MAC (P = 0.001), MAMC% (P = 0.04) and AMP% (P = 0.009) when compared to patients in clinical remission. Among patients with UC, those in disease activity had lower values of mean age (P = 0.01), BMI (P = 0.01), MAC (cm) (P = 0.001), MAMC% (P = 0.01) and AMA (P = 0.02) when compared to patients in clinical remission. Although the literature presents data that indicate malnutrition in patients with IBD, this study found a higher prevalence of overweight and obesity. This result can be explained by the inclusion of patients in remission and in disease activity. CD patients had lower values of MAMC% and PhA when compared with patients with UC, which can be explained by the higher percentage of patients with CD in clinical disease activity at the time of evaluation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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