Comparison of creatinine index and geriatric nutritional risk index for nutritional evaluation of patients with hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Malnutrition is prevalent in hemodialysis (HD) patients, and the risk of mortality is strongly correlated with malnutrition. Current methods of nutritional evaluation are mostly subjective, time-consuming, and cumbersome. Creatinine index (CI) and geriatric nutritional risk index (GNRI) are very simple and objective methods to assess the nutritional status of HD patients. The present study compares the performance of CI and GNRI as nutritional risk assessment tools. METHODS: Eighty-eight patients with end-stage renal disease on HD were recruited from a single tertiary center. A clinical dietitian carried out individual interviews of all patients and made nutritional diagnosis. Demographic and clinical data were also used to derive GNRI and CI over 4 months. FINDINGS: Thirty-eight out of 88 patients (44%) were diagnosed with normal nutritional status. Twenty-two patients (25%) were diagnosed with severe malnutrition and 27 (31%) had moderate malnutrition. Compared with patients with severe malnutrition, the normal group and those with moderate malnutrition showed significantly higher levels of body mass index and GNRI. Even though GNRI was associated with CI, protein intake, uric acid, and normalized protein nitrogen were not significantly correlated with GNRI, whereas the markers were highly associated with CI (P = 0.000). GNRI enable the identification of the severe malnutrition group but not the normal and moderate-malnutrition groups. However, based on CI, the normal group was distinguished while those with severe and moderate malnutrition were not. DISCUSSION: Either CI or GNRI was a valid tool for longitudinal observation of nutritional status of patients on chronic HD and facilitated the screening of cases with malnutrition. Compared with GNRI, CI ranked higher in performance for the assessment and monitoring of nutritional status in HD patients.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».