GLIM Criteria for the Diagnosis of Malnutrition: A Consensus Report From the Global Clinical Nutrition Community
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This initiative aims to build a global consensus around core diagnostic criteria for malnutrition in adults in clinical settings. METHODS: The Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) was convened by several of the major global clinical nutrition societies. Empirical consensus was reached through a series of face-to-face meetings, telephone conferences, and e-mail communications. RESULTS: A 2-step approach for the malnutrition diagnosis was selected, that is, first screening to identify at risk status by the use of any validated screening tool, and second, assessment for diagnosis and grading the severity of malnutrition. The malnutrition criteria for consideration were retrieved from existing approaches for screening and assessment. Potential criteria were subjected to a ballot among GLIM participants that selected 3 phenotypic criteria (non-volitional weight loss, low body mass index, and reduced muscle mass) and 2 etiologic criteria (reduced food intake or assimilation, and inflammation or disease burden). To diagnose malnutrition at least 1 phenotypic criterion and 1 etiologic criterion should be present. Phenotypic metrics for grading severity are proposed. It is recommended that the etiologic criteria be used to guide intervention and anticipated outcomes. The recommended approach supports classification of malnutrition into four etiology-related diagnosis categories. CONCLUSIONS: A consensus scheme for diagnosing malnutrition in adults in clinical settings on a global scale is proposed. Next steps are to secure endorsements from leading nutrition professional societies, to identify overlaps with syndromes like cachexia and sarcopenia, and to promote dissemination, validation studies, and feedback. The construct should be re-considered every 3-5 years.
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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 | 0,073 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».