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Enregistrement W2921159930 · doi:10.1093/jbcr/irz013.305

406 The Importance of Nutrition in Elderly Burn Patients: A Survey of Current Practices

2019· article· en· W2921159930 sur OpenAlexaboutno aff
John Schulz, Kathleen S Romanowski, A L Blough, Arek J Wiktor, Barry Hickerson, Ben I. Friedman, Elizabeth J. Kovacs, Alisa Savetamal, C.G. Morley New, Marc G. Jeschke

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionPopulationGerontologyBurn centerPediatricsFamily medicineEnvironmental healthPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elderly population of the United States (US) is growing, however there is a relatively little data on which to guide the provision of burn care to this patient population. Nutrition, although essential to all burn patients, may be even more crucial for elderly with burns; and because elderly are at increased risk for malnutrition, nutrition screening for the elderly burn patient is critical. To date, there are no elderly-specific burn nutrition guidelines, nor are there published consensus practices representative of North American burn units. In order to determine current practice among caregivers across the US and Canada, we distributed a survey to burn care providers on the American Burn Association’s email list. A twelve question survey was emailed twice at a three week interval to 1256 members of the American Burn Association. 112 unique respondents answered the survey, representing a response rate of 8.9%. The majority of respondents had more than 10 years of burn care experience (36.6%, n=41) and worked in burn units with more than 10 beds (68.8%, n=77). Thirty respondents (27%) do not consider age to be a risk factor for malnutrition and, among the majority who do consider age, the age at which risk is entertained varies from 65 to 85 years old. Seventy-one (66.4%) respondents do not use a frailty index to inform estimates of nutritional risk. Wound healing, prealbumin, weight maintenance and indirect calorimetry are the most commonly used indicators of nutritional adequacy. Tube feeding is considered important in the elderly as 71 respondents (64%) state that they would consider placing a feeding tube within 24 hours if caloric goals are not met; and over half (55.9%, n =62) would place the tube post-pyloric. 71% (n=78) use oxandrolone in the elderly. Almost half use glutamine or other immune enhancing formulas and 73% (n=82) rarely, if ever, use parenteral nutrition in the elderly. A surprisingly large number of survey respondents do not consider age a risk factor for malnutrition, despite consensus among nutrition professionals and geriatricians. In slight contrast, most use oxandrolone in elderly burn patients and appear inclined to promptly place a feeding tube if caloric intake is inadequate. Although frailty and malnutrition go hand in hand, less than half of survey respondents use a frailty index to inform nutritional risk Future studies on nutritional outcomes in elderly burn patients regarding nutritional biomarkers, screening for frailty, and use of adjuncts (oxandrolone, glutamine) should be undertaken.

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)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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