Assessing dietary intake in accordance with guidelines: Useful correlations with an ingesta-Verbal/Visual Analogue Scale in medical oncology patients
Notice bibliographique
Résumé
Background & aims Energy intake and food ingesta are central in nutritional screening and assessment. Cancer patients are at nutritional risk of losing weight, and clinicians need quick and easy tools to identify patients for nutritional support. This study aimed to evaluate the feasibility and the accuracy of a Visual/Verbal Analogue Scale of food ingesta ( ingesta -VVAS) to assess energy food intake and nutritional risk in medical oncology patients. Methods Dieticians administered prospectively the ingesta -VVAS in 1762 medical oncology patients . The external validity of the ingesta- VVAS was determined against daily energy intake based on a 24-h dietary recall. Patients had to estimate how they currently ate on a scale from 0 " nothing at all " to 10 " as usual ". Area Under the Receiver-Operating Characteristics (ROC) curve served as determine the optimal cut-off and provide the discriminative power of the tool to detect patients who ingested less or more than 25 kcal kg −1 day −1 . Results The feasibility of the ingesta -VVAS was 97.7%. The scores were significantly correlated with energy intake ( ρ = .67, p < .05), whatever the specific situation ( i.e. malnutrition or not). With a cut-off of ≤7, the ingesta -VVAS exhibited a good power discrimination (AUC = .804) to detect patients who ingested less or more than 25 kcal kg −1 day −1 , with a sensitivity of 80.8%, a positive predictive value of 83.6%, a specificity of 67.5%, and a negative predictive value of 63.3%. Patients with a score ≤7 on the ingesta -VVAS score were at 12-fold higher probability of nutritional risk [OR 12.3; 95% CI (8.7–17.4); p < .001]. Sensitivity to detect patients with a significant weight loss was 71%, and a positive predictive value of 75.9%. Conclusions This easy-to-use ingesta- VVAS is well-correlated with energy intake and may be useful in clinical practice. An ingesta- VVAS score is ≤ 7 could be used to detect patients with nutritional risk of weight loss in medical oncology.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».