Protein Kinetics and Metabolic Effects Related to Disease States in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating protein kinetics in the critically ill population remains a very difficult task. Heterogeneity in the intensive care unit (ICU) population and wide spectrum of disease processes creates complexity in assessing protein kinetics. Traditionally, protein has been delivered in the context of total energy. Focus on energy delivery has recently come into question, as the importance of supplemental protein in patient outcomes has been shown in several recent trials. The ICU patient is prone to catabolism, immobilization, and impaired immunity, which is a perfect storm for massive loss of lean body tissue with a unidirectional flow of amino acids from muscle to immune tissue for immunoglobulin production, as well as liver for gluconeogenesis and acute phase protein synthesis. The understanding of protein metabolism in the ICU has been recently expanded with the discovery of how the mammalian target of rapamycin complex 1 is regulated. The concept of "anabolic resistance" and identifying the quantity of protein required to overcome this resistance is gaining support among critical care nutrition circles. It appears that a minimum of at least 1.2 g/kg/d with levels up to 2.0 g/kg/d of protein or amino acids appears safe for delivery in the ICU setting and may yield a better clinical outcome.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».