Energy Requirements of a Pediatric Lung Transplant Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comparison of estimated energy requirements using predictive equations (PBMR) to measured resting energy requirements (MREE) using indirect calorimetry is not widely investigated in the pediatric lung transplant (LTx) population. In this population, optimal nutrition delivery may promote appropriate weight gain post-transplantation. The purpose of this case series was to evaluate the difference between predicted and measured energy requirements pre- and post- transplant by comparing PBMR calculated by the World Health Organization (WHO) equation and MREE by indirect calorimetry. The secondary aim was to determine if the diagnosis of Cystic Fibrosis (CF) influenced energy expenditure. It was predicted that the majority of LTx children would have higher MREE than PBMR (denoted as % PBMR). The % PBMR value is relative to MREE. Methods and findings: After exclusion, there were 7 LTx patients (n=5 male, n=4 CF, median age 11.55, age range: 4-16 y) and 14 measurements (7 repeated measures). Measurements were conducted pre- or post- transplant. Pre-LTx patients (n=4 patients, n=2 CF) exhibited a median 106% PBMR (interquartile range: 24%). Post-LTx patients (n=3 patients, n=2 CF) exhibited a median 105% PBMR (24%). The median % PBMR did not differ significantly between CF and non-CF LTx children irrespective of transplant status (113% (22%), 103% (19%), respectively, P=0.12). Conclusion: These results suggest that MREE was higher than PBMR; the WHO equation may underestimate energy requirements for pre- and post-LTx children. There was a trend towards decreasing energy requirements post-LTx. In children post-LTx, the diagnosis of CF may not affect energy requirements.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».