Systematic review of nutrition screening and assessment in inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition is prevalent in inflammatory bowel disease (IBD). Multiple nutrition screening (NST) and assessment tools (NAT) have been developed for general populations, but the evidence in patients with IBD remains unclear. AIM: To systematically review the prevalence of abnormalities on NSTs and NATs, whether NSTs are associated with NATs, and whether they predict clinical outcomes in patients with IBD. METHODS: Comprehensive searches performed in Medline, CINAHL Plus and PubMed. Included: English language studies correlating NSTs with NATs or NSTs/NATs with clinical outcomes in IBD. Excluded: Review articles/case studies; use of body mass index/laboratory values as sole NST/NAT; age < 16. RESULTS: Of 16 studies and 1618 patients were included, 72% Crohn's disease and 28% ulcerative colitis. Four NSTs (the Malnutrition Universal Screening Tool, Malnutrition Inflammation Risk Tool (MIRT), Saskatchewan Inflammatory Bowel Disease Nutrition Risk Tool (SaskIBD-NRT) and Nutrition Risk Screening 2002 (NRS-2002) were significantly associated with nutritional assessment measures of sarcopenia and the Subjective Global Assessment (SGA). Three NSTs (MIRT, NRS-2002 and Nutritional Risk Index) were associated with clinical outcomes including hospitalizations, need for surgery, disease flares, and length of stay (LOS). Sarcopenia was the most commonly evaluated NAT associated with outcomes including the need for surgery and post-operative complications. The SGA was not associated with clinical outcomes aside from LOS. CONCLUSION: There is limited evidence correlating NSTs, NATs and clinical outcomes in IBD. Although studies support the association of NSTs/NATs with relevant outcomes, the heterogeneity calls for further studies before an optimal tool can be recommended. The NRS-2002, measures of sarcopenia and developments of novel NSTs/NATs, such as the MIRT, represent key, clinically-relevant areas for future exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».