MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084494625 · doi:10.1016/j.clnu.2020.09.005

Achieving enteral nutrition during the acute phase in critically ill children: Associations with patient characteristics and clinical outcome

2020· article· en· W3084494625 sur OpenAlexaff
R.D. Eveleens, Jessie M. Hulst, Barbara A. E. de Koning, J. van Brakel, Dimitris Rizopoulos, Gonzalo Garcia Guerra, Ilse Vanhorebeek, Greet Van den Berghe, Koen Joosten, Sascha Verbruggen

Notice bibliographique

RevueClinical Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaStollery Children's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilKU LeuvenFonds NutsOhraFonds Wetenschappelijk OnderzoekNutricia Research FoundationVlaamse regeringEuropean Society for Clinical Nutrition and MetabolismEuropean Commission
Mots-clésMedicineCritically illIntensive care medicineParenteral nutritionOutcome (game theory)Critical illnessEnteral administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: In the absence of methodologically sound randomized controlled trials (RCTs), current recommendations for timing and amount of enteral nutrition (EN) in critically ill children are based on observational studies. These studies have associated achievement of a higher EN intake in critically ill children with improved outcome. Inherent to the observational design of these underlying studies, thorough insight in possible confounding factors to correct for is essential. We evaluated the associations between EN intake and 1) patient and daily clinical characteristics and 2) clinical outcomes adjusted for these patient and clinical characteristics during the first week of critical illness with a multivariable mixed model. METHODS: This secondary analysis of the multicentre PEPaNIC RCT investigated a subgroup of critically ill children with daily prospectively recorded gastrointestinal symptoms and EN intake during the first week with multivariable analyses using two-part mixed effect models, including multiple testing corrections using Holm's method. These models combined a mixed-effects logistic regression for the dichotomous outcome EN versus no EN, and a linear mixed-effects model for the patients who received any EN intake. EN intake per patient was expressed as mean daily EN as % of predicted resting energy expenditure (% of EN/REE). Model 1 included 40 fixed effect baseline patient characteristics, and daily parameters of illness severity, feeding, medication and gastrointestinal symptoms. Model 2 included these patient and daily variables as well as clinical outcomes. RESULTS: Complete data were available for 690 children. EN was provided in 503 (73%) patients with a start after a median of 2 (IQR 2-3) days and a median % of EN/REE of 38.8 (IQR 14.1-79.5) over the first week. Multivariable mixed model analyses including all patients showed that admission after gastrointestinal surgery (-49%EN/REE; p = 0.002), gastric feeding (-31% EN/REE; p < 0.001), treatment with inotropic agents (-22%EN/REE; p = 0.026) and large gastric residual volume (-64%EN/REE; p < 0.001) were independently associated with a low mean EN intake. In univariable analysis, low mean EN intake was associated with new acquired infections, hypoglycaemia, duration of PICU and hospital stay and duration of mechanical ventilation. However, after adjustment for confounders, these associations were no longer present, except for low EN and hypoglycaemia (-39%EN/REE; p = 0.018). CONCLUSIONS: Several patient and clinical characteristics during the first week of critical illness were associated with EN intake. No independent associations were found between EN intake and clinical outcomes such as mortality, new acquired infection and duration of stay. These data emphasize the necessity of adequate multivariable adjustment in nutritional support research and the need for future RCTs investigating optimal EN intake.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical NutritionMême sujetClinical Nutrition and GastroenterologyTravaux en français237 207