Priorities for Nutrition Research in Pediatric Critical Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Widespread variation exists in pediatric critical care nutrition practices, largely because of the scarcity of evidence to guide best practice recommendations. OBJECTIVE: The objective of this paper was to develop a list of topics to be prioritized for nutrition research in pediatric critical care in the next 10 years. METHODS: A modified 3-round Delphi process was undertaken by a newly established multidisciplinary group comprising 11 international researchers in the field of pediatric critical care nutrition. Items were ranked on a 5-point Likert scale. RESULTS: Forty-five research topics (with a mean priority score >3(0-5) were identified within the following 10 domains: the pathophysiology and impact of malnutrition in critical illness; nutrition assessment: nutrition risk assessment and biomarkers; accurate assessment of energy requirements in all phases of critical illness; the role of protein intake; the role of pharmaco-nutrition; effective and safe delivery of enteral nutrition; enteral feeding intolerance: assessment and management; the role of parenteral nutrition; the impact of nutrition status and nutrition therapies on long-term patient outcomes; and nutrition therapies for specific populations. Ten top research topics (that received a mean score >4(0-5) were identified as the highest priority for research. CONCLUSIONS: This paper has identified important consensus-derived priorities for clinical research in pediatric critical care nutrition. Future studies should determine topics that are a priority for patients and parents. Research funding should target these priority areas and promote an international collaborative approach to research in this field, with a focus on improving relevant patient outcomes.
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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 | 0,115 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».