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Enregistrement W2932793629 · doi:10.1097/jxx.0000000000000199

Enteral versus oral feeding in advanced dementia

2019· article· en· W2932793629 sur OpenAlexaff
Shirin Vellani

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Association of Nurse Practitioners · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMalnutritionMedicinePopulationCognitive declineGerontologyIncidence (geometry)Parenteral nutritionWeight lossIntensive care medicinePediatricsDiseaseEnvironmental healthObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global population is aging, and with this demographic shift, the incidence and prevalence of dementia are expected to increase. According to the World Health Organization, an estimated 50 million people are living with dementia worldwide, and this number is expected to triple to 150 million by 2050. Dementia initially affects the brain, eventually affecting the entire body culminating in death, commonly from the complications and comorbidities. People with dementia often experience eating difficulties in addition to a severe decline in cognitive, verbal, and functional abilities secondary to gradual neurodegenerative process, leading to weight loss, malnutrition, and dehydration. When eating difficulties and weight loss occur, health care providers and families often feel obligated to decide to either continue the oral feeding or opt for feeding tube placement. Primary care clinicians, both nurse practitioners and physicians, are presented with challenges when facilitating the decision regarding the feeding options in patients with advanced dementia. This narrative review aims at evaluating the impact of enteral nutrition versus oral feeding by comparing the rates of survival and adverse events in older adults with advanced dementia. It also highlights the best approaches to optimizing nutrition for this frail population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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