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Enregistrement W2790904335 · doi:10.1093/jcag/gwy009.112

A112 THE VALIDITY OF PATIENT-LED SELF-SCREENS FOR IDENTIFYING MALNUTRITION IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE

2018· article· en· W2790904335 sur OpenAlexaffabout
Tannaz Eslamparast, Kamal Farhat, Lorian Taylor, Nusrat Shommu, Ashish Kumar, Quinn Fitzgerald, Karen I. Kroeker, M Raman, Puneeta Tandon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseReferralPopulationDiseaseCrohn's diseaseGold standard (test)Internal medicinePhysical therapyPediatricsFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malnutrition is common in Inflammatory Bowel Disease (IBD) and is associated with significant morbidity and mortality. Identification of high-risk patients using an efficient, and sensitive screen is the first step to dietitian referral for nutritional assessment and intervention. To determine the validity of patient led self-screens against a dietitian-led subjective global assessment (SGA) to detect malnutrition in IBD patients. Adult patients were prospectively recruited from IBD clinics in Edmonton and Calgary. Patients completed 4 self-screening questionnaires: abridged Patient-generated Subjective Global Assessment (abPG-SGA), Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Canadian Nutrition Screening Tool (CNST) and Malnutrition Screening Tool (MST). A dietitian blinded to the results of the screens carried out a gold standard nutritional assessment using the SGA. A total of 95 IBD patients (60 Crohn’s (CD) and 35 Ulcerative colitis (UC)), 52% male were assessed. According to Harvey-Bradshaw Index and partial Mayo scores, 14% of CD and 28% of UC patients had moderate to severe disease. The most common symptoms affecting dietary intake in this patient population were diarrhea (33%), pain (32%), poor appetite (24%) and fatigue (22%). According to the dietitian –led SGA, 21% of patients (15% Crohn’s, 31% UC) were moderately to severely malnourished. Patients classified themselves at moderate to high risk of malnutrition in 50% of cases (abPG-SGA), 37% (MUST), 15% (CNST), 21% (MST). Of the 4 screening tools, the abPG-SGA had the best test characteristics (see Table 1). The abPG-SGA is a promising nutrition screening tool in patients with IBD. It is time-efficient and can be completed by patients in the waiting room. With the high sensitivity and high negative predictive value for malnutrition detection, all patients who screened at risk of malnutrition would be appropriately referred for further assessment. This tool has been successfully utilized in other chronic disease populations. Future clinical practice should integrate the abPG-SGA into routine IBD nutrition screening. Measures of validity of the abPG-SGA, MUST, CNST and MST against the dietitian-administered SGA in IBD abPG-SGA abridged patient generated subjective global assessment, MUST malnutrition universal screening tool, CNST Canadian nutrition screening tool, MST malnutrition screening tool, SGA subjective global assessment, PPV positive predictive value, NPV negative predictive value None

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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