Indirect Calorimetry Performance Using a Handheld Device Compared to the Metabolic Cart in Outpatients with Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Addressing malnutrition is important to improve health outcomes in outpatients with cirrhosis, yet assessing energy requirements in this population is challenging. Predictive equations of resting energy expenditure (REE) are thought to be unreliable, and traditional indirect calorimetry is expensive and infrequently available for clinical use. The accuracy of REE predictions using a MedGem® handheld indirect calorimeter, the Harris Benedict Equation (HBE), the Mifflin St. Jeor equation (MSJ), and the gold standard Vmax Encore® (Vmax) metabolic cart was compared. The REE of cirrhotic pre-liver transplant outpatients was analyzed using each of the four methods. Agreement between methods was calculated using Bland–Altman analysis. Fourteen patients with cirrhosis participated, and were primarily male (71%) and malnourished (subjective global assessment (SGA) B or C 64%). Lin’s concordance coefficient (ρC) for MedGem® vs. Vmax demonstrated poor levels of precision and accuracy (ρC = 0.80, 95% confidence interval 0.55–0.92) between measures, as did the HBE compared to Vmax (ρC = 0.56, 95% confidence interval 0.19–0.79). Mean REE by MedGem® was similar to that measured by Vmax (−1.5%); however, only 21% of REE measures by MedGem® were within ±5% of Vmax measures. Wide variability limits the use of MedGem® at an individual level; a more accurate and feasible method for determination of REE in patients with cirrhosis and malnutrition is needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».