Evaluation of Malnutrition Risk in Lung Transplant Candidates Using the Nutritional Risk Index
Notice bibliographique
Résumé
Background. Malnutrition in lung transplant (LTx) candidates is an important risk factor for adverse outcomes. We sought to evaluate the Nutritional Risk Index (NRI) in LTx candidates, a validated measure of malnutrition risk in chronic disease. We aimed to characterize malnutrition risk using NRI, evaluate change in body weight between nutritional risk groups, and assess association of malnutrition risk with pretransplant and posttransplant outcomes. Methods. Retrospective, single-center cohort study of LTx candidates (2014–2015) evaluated by a dietitian before listing. Nutritional parameters, weight change pretransplant and posttransplant, and clinical outcomes were abstracted up to 1-year posttransplant. NRI was calculated as follows: (1.519 × albumin) + (41.7 × current weight/ideal weight) with high malnutrition risk defined as the lowest quartile of NRI for cystic fibrosis (CF) and non-CF patients. Results. The cohort comprises 247 LTx candidates (57% male; median age 59 y; non-CF 88%). Non-CF candidates had a greater mean NRI compared with CF patients (109 ± 11 versus 95 ± 12; P < 0.0001). 86% with high malnutrition risk maintained/gained weight (≥5%) pretransplant. In 196 LTx recipients, malnutrition risk was not associated with hospital stay, discharge disposition, or 1-year mortality. The median percent weight gain for LTx recipients in the first year was 10.5% (4.0–20.1), with high malnutrition risk recipients having comparable or greater weight gain to the low-risk group (mean difference for non CF: 6.8%; P = 0.02 and CF: −3.8%; P = 0.65). Conclusions. Malnutrition risk assessed with NRI was not prognostic of posttransplant outcomes in this retrospective cohort. LTx candidates with high malnutrition risk were able to maintain their weight pretransplant and demonstrated considerable weight gain in the first-year posttransplant.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».