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Enregistrement W3023683422 · doi:10.37111/braspenj.2019344016

Impacto da oferta proteica calórica em pacientes cardíacos críticos em nutrição enteral

2020· article· en· W3023683422 sur OpenAlexaff
Renata Monteiro Vieira, Sandra Mari Barbiero, Soraia Poloni, Sílvia Regina Rios Vieira

Notice bibliographique

RevueBraspen Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParenteral nutritionEnteral administrationCalorieMechanical ventilationIntensive care unitMedical recordRetrospective cohort studyPediatricsCohortEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The purpose of this study is to verify the impact of protein and calorie deficit with length of stay mechanical ventilation (MV) time, and death in critically ill patients in enteral nutrition (EN). Methods: Retrospective cohort study. Patients older than, 18 years, hospitalized in a cardiac intensive care unit (ICU), on exclusive EN were included. Data regarding daily infusion values of EN on the 5th and 10th day, beginning and maintenance of EN, hospital and ICU length of stay, and MV maintenance were collected in medical records. Results: A total of 155 patients were included, 61% male, mean age 73.23 ± 11.9 years; death within 30 days was 36.4%. Caloric adequacy on the 5th and 10th day was 52.45% and 62.71%, respectively; protein received in 10 days was 0.84 ± 0.29 g/kg/d. Those receiving less than 70% of the EN prescribed died 1.4 times more. Conclusion: Our findings suggest that receiving adequate diet reduces ICU mortality in cardiac patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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