A187 META-ANALYSIS AND SYSTEMATIC REVIEW OF NUTRITIONAL SCREENING AND ASSESSMENT TOOLS IN CIRRHOSIS
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is prevalent in patients with cirrhosis and has been shown to predict morbidity and mortality in this population. Many nutritional assessment and screening tools have been described in the literature, which have been studied to varying degrees in patients with cirrhosis. In order to inform practice and facilitate the development of an effective nutritional screening tool (NST) in patients with cirrhosis, we aimed to provide an up-to-date meta-analysis and systematic review of the existing literature. Pubmed, Embase and Web of Science were searched for articles meeting criteria for inclusion. Inclusion criteria were: 1) Full-text English language articles, 2) Patients with cirrhosis ≥16 years of age, 3) Studies assessing clinical outcomes as predicted by NSTs or nutritional assessment tools (NATs), and 4) Studies measuring validity of NSTs for diagnosing malnutrition. Exclusion criteria were: 1) <75 percent cirrhotic patients, and 2) hepatocellular carcinoma >25%. After the search, 2831 titles and abstracts were found for review. Of these, 92 articles were identified for full-text examination. After full review, 35 articles were included. Five articles were discovered through the references of included studies, for a total of 40 total studies for analysis. Three studies examined NSTs while 38 of 40 studied NATs. The 2 NSTs investigated were the Royal Free Hospital Nutritional Prioritizing Tool (n=1) and the Nutritional Risk Screening 2002 (n=2). The most prevalent NATs studied were sarcopenia (n=12), BMI (n=6), mid-arm muscle circumference (MAMC) (n=6), phase angle (n=5) and triceps skinfold thickness (TSF) (n=5). In preliminary meta-analysis, MAMC had an odds ratio (OR) for predicting mortality of 4.42 (95% confidence interval (CI) 2.76–7.06, heterogeneity 64%) from 3 studies with a total of 442 patients (figure 1). The mortality OR for TSF (3 studies and 432 patients) was 4.16 (95% CI 2.49–6.95, heterogeneity 3%). For HGS, the ORs for mortality and complications of liver disease (2 studies and 130 patients) were 7.05 (95% CI 1.27–38.97, heterogeneity 0%) and 6.29 (95% CI 2.55–15.53, heterogeneity 29%) respectively. For sarcopenia, the OR for mortality (5 studies and 661 patients) was 2.64 (95% CI 1.82–3.81, 68% heterogeneity) and the OR for post-liver transplant mortality (2 studies and 276 patients) was 6.02 (95% CI 2.43–14.93, 0% heterogeneity). A large number of studies have been published on NATs in cirrhosis while published data on NSTs is lacking. Although limited studies have meta-analyzable data, preliminary analysis has found MAMC, TSF, HGS and sarcopenia to predict mortality, HGS to predict complications from liver disease and sarcopenia to predict post-liver transplant mortality. Sarcopenia and MAMC had heterogenous results for non-transplant mortality. Figure 1: Forest plot of MAMC as a predictor of mortality in patients with cirrhosis None
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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 | 0,019 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».