Complementarity of modified NUTRIC score with or without C-reactive protein and subjective global assessment in predicting mortality in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the concordance between the modified NUTRIC and NUTRIC with C-reactive protein instruments in identifying nutritional risk patients and predicting mortality in critically ill patients. The risk of death in patient groups was also investigated according to nutritional risk and malnutrition detected by subjective global assessment. METHODS: A cohort study of patients admitted to an intensive care unit. Nutritional risk was assessed by modified NUTRIC and a version of NUTRIC with C-reactive protein. Subjective global assessment was applied to diagnose malnutrition. Kappa statistics were calculated, and an ROC curve was constructed considering modified NUTRIC as a reference. The predictive validity was assessed considering mortality in 28 days (whether in the intensive care unit or after discharge) as the outcome. RESULTS: A total of 130 patients were studied (63.05 ± 16.46 years, 53.8% males). According to NUTRIC with C-reactive protein, 34.4% were classified as having a high score, while 28.5% of patients had this classification with modified NUTRIC. According to SGA 48.1% of patients were malnourished. There was excellent agreement between modified NUTRIC and NUTRIC with C-reactive protein (Kappa = 0.88, p < 0.001). The area under the ROC curve was equal to 0.942 (0.881 - 1.000) for NUTRIC with C-reactive protein. The risk of death within 28 days was increased in patients with high modified NUTRIC (HR = 1.827; 95%CI 1.029 - 3.244; p = 0.040) and NUTRIC with C-reactive protein (HR = 2.685; 95%CI 1.423 - 5.064; p = 0.002) scores. A high risk of death was observed in patients with high nutritional risk and malnutrition, independent of the version of the NUTRIC score applied. CONCLUSION: An excellent agreement between modified NUTRIC and NUTRIC with C-reactive protein was observed. In addition, combining NUTRIC and subjective global assessment may increase the accuracy of predicting mortality in critically ill patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».