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Enregistrement W2894676978 · doi:10.3148/cjdpr-2018-029

Survey of Nutrition Practice in Patients with Severe Sepsis among Canadian Registered Dietitians

2018· article· en· W2894676978 sur OpenAlexaffvenueabout
Trisha Baydock, Savita Bector, Lorian Taylor, Gregory Hansen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of CalgaryHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMicronutrientParenteral nutritionSepsisMedical nutrition therapyIntensive care unitFamily medicineClinical nutritionMEDLINEIntensive care medicinePediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to determine the opinions and reported nutrition practices of Canadian Registered Dietitians (RDs) with regard to feeding patients with severe sepsis. METHODS: In 2017, surveys were sent to 112 eligible Canadian RDs in 10 provinces who were practicing in an intensive care environment. The survey included embedded branching logic questions developed to address major facets of sepsis, critical illness, and nutrition. The survey instrument assimilated all data in an anonymous manner, so respondents could not be linked to their answers. RESULTS: Of the 64 RDs who responded (57% response rate), the majority practiced in adult intensive care (81%), within an academic center (59%), and in a mixed unit (73%). A wide variability of Canadian RDs' opinions and practice was reported in determining energy requirements, enteral nutrition (EN) practice, EN with vasoactive agents, parenteral nutrition (PN), and supplemental micronutrients. CONCLUSIONS: Practice variability of Canadian RDs likely reflects gaps in both evidence and guidelines for severe sepsis. Further research efforts are needed to customize nutritional requirements in the patient with evolving sepsis, EN with patients at high risk for gastrointestinal dysfunction, optimizing PN, and the role of micronutrients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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