Greater Nutrient Intake Is Associated With Lower Mortality in Western and Eastern Critically Ill Patients With Low BMI: A Multicenter, Multinational Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the impact of feeding adequacy by NUTrition Risk in the Critically Ill (NUTRIC) groups in critically ill patients with body mass index (BMI) <20. Our purpose was to assess whether adequacy of protein/energy intake impacts mortality in patients with BMI <20 in Western/Eastern intensive care units (ICUs) and high/low NUTRIC groups. METHODS: Data from the International Nutrition Survey 2013-2014 were dichotomized into Western/Eastern ICU settings; BMI <20 or ≥20; and high (≥5)/low (<5) NUTRIC groups. Association of BMI <20 with 60-day mortality was compared in unadjusted and adjusted (Western/Eastern, age, medical/surgical admission, high/low NUTRIC group) logistic regression models. The impact of adequacy of protein/energy on 60-day mortality relationship was tested using general estimating equations in high/low NUTRIC groups, in unadjusted and adjusted models. RESULTS: Western (n = 4274) patients had higher mean BMI (27.9 ± 7.7 versus (vs) 23.4 ± 4.9, P < 0.0001) than Eastern (n = 1375), respectively. BMI <20 was associated with greater mortality (adjusted odds ratio [OR] 1.30, 95% confidence interval [CI] 1.07-1.57), with no interaction between BMI group and Western/Eastern ICU site. Among patients with BMI <20 and high NUTRIC score, 10% greater protein and energy adequacy was associated with 5.7% and 5.5% reduction in 60-day mortality, respectively. Results were not significantly different between Western and Eastern ICUs. CONCLUSIONS: The benefit of greater protein/energy intake in high-NUTRIC patients was observed regardless of geographic origin or low BMI, suggesting a consistent response to nutrition support in this group. Clinical guidelines and research projects focused on improving care in high-risk critically ill patients can be applied across geographic boundaries.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».