Development of a Universal Nutritional Screening Platform for Plastic Surgery Patients
Notice bibliographique
Résumé
Plastic surgeons routinely see patients with complex or chronic wounds of all etiology. In a previous study, we found that up to 1 in 4 of these patients is at risk for malnutrition, which may be influencing their ability to heal. The goal of this study was to develop and validate a universal screening protocol that would be fast and accurate and allow for effective intervention and optimization of nutrition before plastic surgery. METHODS: To accomplish these goals, we adopted a 2-part screening algorithm using the Canadian Nutritional Screening Tool (CNST) to triage patients in our outpatient clinics and then further screened those identified as being at risk using the Subjective Global Assessment (SGA) tool and blood work. RESULTS: We screened 111 patients with diagnoses related to breast cancer (n = 10; 9.01%), elective surgery (n = 38; 34.23%), emergency surgery (n = 8; 7.21%), fractures (n = 15; 13.51%), and wounds (n = 40; 36.04%). Of the screened subjects, 15.32% (n = 17) were found to be at nutritional risk using the CNST, and 13 were confirmed to be moderately or severely malnourished using the SGA. Importantly, there were no positive correlations between nutritional status and smoking, diabetes, body mass index, or age, indicating that a universal screening protocol is needed to effectively screen a diverse plastic surgery population for malnutrition. CONCLUSIONS: Screening patients with both the CNST and the SGA is an effective way to identify patients before surgery to improve outcomes.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».