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Enregistrement W2941699678 · doi:10.1097/mco.0000000000000445

Dispelling myths about intravenous fish oil-based lipid emulsions

2017· review· en· W2941699678 sur OpenAlexaffabout
Michele ApSimon

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish oilSoybean oilFood scienceLinoleic acidVitamin EHypertriglyceridemiaParenteral nutritionChemistryLinseed oilFish <Actinopterygii>Fatty acidBiochemistryMedicineBiologyTriglycerideAntioxidantInternal medicineCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Intravenous lipid emulsions (IVLEs) are an essential component of parenteral nutrition. With the recent incorporation of new lipid emulsions into the Canadian and American market, the clinician responsible for prescribing these lipids should be educated regarding the different fatty acid (FA) profiles of these lipids, as well as their metabolic and functional effects. RECENT FINDINGS: New IVLEs contain a mix of soybean oil and olive oil, or a mix of soybean oil, coconut oil, olive oil and fish oil. These new lipid emulsions provide less essential fatty acids (FAs) (linoleic and alpha linolenic acids) than in pure soybean oil, yet incorporation of fish oil into an IVLE may decrease the amount of essential FAs required. Fish oil is a treatment for hypertriglyceridemia, and therefore, IVLEs that include fish oil may decrease serum triglycerides. Historical perspective is that fish oil can be associated with increased bleeding time. Evidence suggests that there is no association between fish oil and increased bleeding in patients, even those who are using anticoagulants. New IVLEs provide less vitamin K than soybean oil alone. Patients, or the parenteral nutrition solutions that include these new IVLEs should be supplemented with vitamin K. SUMMARY: Canadian and American Guidelines for IVLEs were based on soybean oil. Current practice should be tailored to which IVLE is being prescribed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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