Determination of Nutrition Risk and Status in Critically Ill Patients: What Are Our Considerations?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The stress catabolism state predisposes critically ill patients to a high risk of malnutrition. This, coupled with inadequate or delayed nutrition provision, will lead to further deterioration of nutrition status. Preexisting malnutrition and iatrogenic underfeeding are associated with increased risk of adverse complications. Therefore, accurate detection of patients who are malnourished and/or with high nutrition risk is important for timely and optimal nutrition intervention. Various tools have been developed for nutrition screening and assessment for hospitalized patients, but not all are studied or validated in critically ill populations. In this review article, we consider the pathophysiology of malnutrition in critical illness and the currently available literature to develop recommendations for nutrition screening and assessment. We suggest the use of the (modified) Nutrition Risk in the Critically Ill (mNUTRIC) for nutrition risk screening and the subjective global assessment (SGA) together with other criteria relevant to the critically ill patients, such as gastrointestinal function, risk of aspiration, determination of sarcopenia and frailty, and risk of refeeding syndrome for nutrition assessment. Further research is needed to identify suitable nutrition monitoring indicators to determine the response to the provision of nutrition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle