MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2930675045 · doi:10.1002/jcsm.12383

GLIM criteria for the diagnosis of malnutrition – A consensus report from the global clinical nutrition community

2019· article· en· W2930675045 sur OpenAlexaff
Tommy Cederholm, Gordon L. Jensen, María Isabel Toulson Davisson Correia, Marı́a Cristina González, Ryoji Fukushima, T. Higashiguchi, Gertrudis Adrianza de Baptista, Rocco Barazzoni, Renée Blaauw, Andrew J.S. Coats, Adriana Crivelli, David C. Evans, Leah Gramlich, Vanessa Fuchs‐Tarlovsky, Heather Keller, Luisito O. Llido, Ainsley Malone, Kris M. Mogensen, John E. Morley, Maurizio Muscaritoli, Ibolya Nyulasi, Matthias Pirlich, Veeradej Pisprasert, M.A.E. de van der Schueren, S. Siltharm, Pierre Singer, Kelly A. Tappenden, N Velasco, Dan Linetzky Waitzberg, Preyanuj Yamwong, Jianchun Yu, A. Van Gossum, Charlene Compher

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionGrading (engineering)MedicineConsensus conferenceGlobal healthIntensive care medicinePediatricsPublic healthNursingPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: This initiative is focused on building a global consensus around core diagnostic criteria for malnutrition in adults in clinical settings. METHODS: In January 2016, the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) was convened by several of the major global clinical nutrition societies. GLIM appointed a core leadership committee and a supporting working group with representatives bringing additional global diversity and expertise. Empirical consensus was reached through a series of face-to-face meetings, telephone conferences, and e-mail communications. RESULTS: A two-step approach for the malnutrition diagnosis was selected, i.e., first screening to identify "at risk" status by the use of any validated screening tool, and second, assessment for diagnosis and grading the severity of malnutrition. The malnutrition criteria for consideration were retrieved from existing approaches for screening and assessment. Potential criteria were subjected to a ballot among the GLIM core and supporting working group members. The top five ranked criteria included three phenotypic criteria (weight loss, low body mass index, and reduced muscle mass) and two etiologic criteria (reduced food intake or assimilation, and inflammation or disease burden). To diagnose malnutrition at least one phenotypic criterion and one etiologic criterion should be present. Phenotypic metrics for grading severity as Stage 1 (moderate) and Stage 2 (severe) malnutrition are proposed. It is recommended that the etiologic criteria be used to guide intervention and anticipated outcomes. The recommended approach supports classification of malnutrition into four etiology-related diagnosis categories. CONCLUSION: A consensus scheme for diagnosing malnutrition in adults in clinical settings on a global scale is proposed. Next steps are to secure further collaboration and endorsements from leading nutrition professional societies, to identify overlaps with syndromes like cachexia and sarcopenia, and to promote dissemination, validation studies, and feedback. The diagnostic construct should be re-considered every 3-5 years.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0140,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1 652
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cachexia Sarcopenia and MuscleMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207