Prediction of Prolonged ICU Stay in Cardiac Surgery Patients as a Useful Method to Identify Nutrition Risk in Cardiac Surgery Patients: A Post Hoc Analysis of a Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular surgery patients with a prolonged intensive care unit (ICU) stay may benefit most from early nutrition support. Using established scoring systems for nutrition assessment and operative risk stratification, we aimed to develop a model to predict a prolonged ICU stay ≥5 days in order to identify patients who will benefit from early nutrition interventions. METHODS: This is a retrospective analysis of a prospective observational study of patients undergoing elective valvular, coronary artery bypass grafting, or combined cardiac surgery. The nutrition risk was assessed by well-established screening tools. Patients' preoperative EuroSCORE (European System for Cardiac Operative Risk Evaluation), primary disease, and intraoperative cardiopulmonary bypass (CPB) time were included as independent variables in a multivariate logistic regression analysis to predict a prolonged ICU stay (>4 days). RESULTS: The number of cardiac surgery patients included was 1193. Multivariate analysis revealed that for prediction of ICU stay >4 days, both Nutritional Risk Screening 2002 (area under the curve (AUC): 0.716, P = .020) and Mini Nutritional Assessment (MNA) score (AUC: 0.715, P = .037) were significant, whereas for prediction of ICU stay >5 days, only the MNA score showed significant results (AUC: 0.762, P = .011). CONCLUSION: Present data provide first evidence about the combined use of EuroSCORE, primary disease, CPB time, and nutrition risk screening tools for prediction of prolonged ICU stay in cardiac surgery patients. If prospectively evaluated in adequately designed studies, this model may help to identify patients with prolonged ICU stay to initiate early postoperative nutrition therapy and thus, facilitate an enhanced recovery.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».