Development of a screening tool to detect nutrition risk in patients with inflammatory bowel disease.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Malnutrition is a known complication of Inflammatory Bowel Disease (IBD). We assessed a known screening tool, as well as developed and validated a novel screening tool, to detect nutrition risk in outpatients with IBD. METHODS AND STUDY DESIGN: The Saskatchewan IBD-Nutrition Risk (SaskIBD-NR Tool) was developed and administered alongside the Malnutrition Universal Screening Tool (MUST). Nutrition risk was confirmed by the IBD dietitian (RD) and gastroenterologist (GI). Agreement between screening tools and RD/GI assessment was computed using Cohen's kappa. RESULTS: Of the 110 patients screened, 75 (68.2%) patients had Crohn's Disease and 35 (31.8%) ulcerative colitis. Mean BMI was 26.4 kg/m2 (SD=5.8). RD/GI assessment identified 23 patients (20.9%) at nutrition risk. The SaskIBD-NR tool classified 21 (19.1%) at some nutrition risk, while MUST classified 17 (15.5%). The SaskIBD-NR tool had significant agreement with the RD/GI assessment (k 0.83, p<0.001), while MUST showed a lack of agreement (k 0.15, p=0.12). The SaskIBD-NR had better sensitivity (82.6% vs 26.1%), specificity (97.7% vs 87.4%), positive predictive value (90.5% vs 35.3%), and negative predictive value (95.5% vs 81.7%) than the MUST. CONCLUSION: The SaskIBD-NR, which assesses GI symptoms, food restriction, and weight loss, adequately detects nutrition risk in IBD patients. Broader validation is required.
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 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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».