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Enregistrement W2791728867 · doi:10.1093/jcag/gwy009.317

A317 A SYSTEMATIC REVIEW OF NUTRITION SCREENING, NUTRITION ASSESSMENT AND CLINICAL OUTCOMES IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE

2018· review· en· W2791728867 sur OpenAlexaff
Suqing Li, Michael Ney, Tannaz Eslamparast, Maitreyi Raman, Puneeta Tandon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionInclusion and exclusion criteriaPopulationInflammatory bowel diseaseCINAHLDiseaseMEDLINECohortInternal medicinePathologyEnvironmental healthPsychological interventionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malnutrition is highly prevalent in inflammatory bowel disease (IBD) but is not routinely screened or assessed. Multiple nutrition screening (NST) and assessment tools (NAT) have been developed for general populations, but the ideal tools and their predictive validity for clinical outcomes in IBD remain unclear. We hypothesize this knowledge gap may be a reason why NST and NAT are not routinely utilized in this at risk population. To provide a review of the evidence in IBD populations: 1. Correlating NST or NAT to clinical outcomes 2. Correlating NST to NAT for diagnosis of malnutrition We performed a comprehensive search strategy including Medline, CINAHL Plus and PubMed with study selection and quality assessment carried out by two independent reviewers. A third reviewer resolved disagreements. Inclusion criteria: Diagnosis of IBD; Age ≧18 years; studies correlating NST to NAT or correlating NST/NAT to clinical outcomes; RCT/case-control/cohort/cross-sectional study Exclusion criteria: Use of BMI or lab values as sole NST/NAT 1052 articles were identified from the initial search. 41 full-texts were reviewed against inclusion/exclusion criteria; 5 studies with a total of 494 patients were analyzed (CD n=447, UC n=47). Reasons for exclusion were: no predictive clinical outcomes (n=22) and no formal screening/assessment method (n=14). NST included the Nutritional Risk Screening 2002 (NRS-2002, n=1), Malnutrition Universal Screening Tool (MUST, n=1), Nutritional Risk Index (NRI, n=1), and Malnutrition Inflammation Risk Tool (MIRT, n=1). NAT included Body Impedance Analysis (BIA, n=2), Skeletal Muscle Index (SMI, n=1) and Subjective Global Assessment (SGA, n=1). Four studies assessed correlation of NST or NAT to outcomes and three studies assessed NST to NAT. Two studies demonstrated correlation between NST of MIRT with outcomes (hospitalizations [R=0.398, p=0.003], flares [R=0.299, p=0.03], surgeries [R=0.371, p=0.006], complications [R=0.333, p=0.015]) and low NRI (< 97.5) with poor response to biologics (p=0.037). Two studies found associations between NAT (low SMI, BIA [Increased skeletal muscle percentage]) and surgical complications (OR 9.24 and 0.487 respectively). Three studies demonstrated NST (MUST, NRS-2002, MIRT) correlated with BIA (FFMI), SMI and SGA. There is limited evidence correlating NST, NAT and clinical outcomes in IBD populations. Our review found statistically significant associations between NST/NAT with outcomes, and between NST with NAT, was present in all studies. Despite this, the small number of studies and differences in NST/NAT methods did not allow for further meta-analysis. Further prospective studies are necessary to evaluate the performance of these tools to determine the most effective nutrition screening/assessment algorithm for IBD patients. 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,008
Bibliométrie0,0150,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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