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Enregistrement W3087539429 · doi:10.1186/s12937-020-00613-0

Clinical measurement properties of malnutrition assessment tools for use with patients in hospitals: a systematic review

2020· review· en· W3087539429 sur OpenAlexaff
Yue Xu, Joshua I. Vincent

Notice bibliographique

RevueNutrition Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcMaster UniversityBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLMalnutritionClinical nutritionCronbach's alphaMEDLINEReliability (semiconductor)Intensive care medicineInternal medicinePsychometricsNursingPsychological interventionClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of malnutrition outcome measures (OM) by registered dietitians (RD) with inpatients in hospitals has increased promoting the achievement of nutritional care goals and supporting decision-making for the allocation of nutritional care resources in hospitals. There are 3 commonly used OMs: Subjective Global Assessment (SGA), Patient Generated-Subjective Global Assessment (PG-SGA) and Mini Nutritional Assessment (MNA). The purpose of this current study was to systematically review the evidence of the clinical measurement properties of malnutrition assessment tools for use with patients admitted in hospitals. METHODS: MEDLINE, Cinahl, EMBASE, and PubMed were searched for articles published between 2000 and 2019. Research articles were selected if they established reliability, validity, and responsiveness to change properties of the SGA, PG-SGA and MNA tools, were written in English, and used any of these OMs as an outcome measure. Abstracts were not considered. The risk of bias within studies was assessed using the Quality Appraisal for Clinical Measurement Study (QA-CMS). RESULTS: Five hundred five studies were identified, of which 34 articles were included in the final review: SGA (n = 8), PG-SGA (n = 13), and MNA (n = 13). Of the 34 studies, 8 had a quality score greater than 75%; 23 had a quality score of 40-75% and 3 studies had a quality score of less than 40%. PG-SGA was found to have excellentdiagnostic accuracy (ROC: 0.92-0.975; Sensitivity: 88.6-98%; Specificity: 82-100%), sufficient internal consistency (Cronbach's alpha: 0.722-0.73), and strong test-retest reliability (r = 0.866). There was insufficient evidence to suggest adequate diagnostic accuracy and good inter-rater reliability for SGA. Only one study examined the minimum detectable change of MNA (MDC = 2.1). CONCLUSIONS: The evidence of validity for the existing malnutrition assessment tools supports the use of these tools, but more studies with sound methodological quality are needed to assess the responsiveness of these OMs to detect the change in nutritional status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0140,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,040 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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