Using technology to assess nutritional status and optimize nutrition therapy in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Malnutrition is prevalent in critically ill patients and is linked to worse outcomes such as prolonged mechanical ventilation, length of intensive care unit (ICU) stay, and increased mortality. Therefore, nutritional therapy is important. However, it is often difficult to accurately identify those at high malnutrition risk and to optimize nutritional support. Different technological modalities have therefore been developed to identify patients at high nutritional risk and to guide nutritional support in an attempt to optimize outcomes. RECENT FINDINGS: Computed tomography (CT), ultrasound (US), and bioelectrical impedance analysis are tools that allow assessment of lean body mass and detection of sarcopenia, which is a significant marker of poor nutrition. The use of indirect calorimetry allows the determination of resting energy expenditure to serve as a guide to providing optimal nutrition intake in ICU patients. SUMMARY: By using CT, US, or bioelectrical impedance analysis, detection of sarcopenia can be undertaken in patients admitted to the ICU. This allows for an accurate picture of underlying nutritional status to help clinicians focus on nutritional support for these patients. Subsequently, indirect calorimetry can be used to guide optimal nutrition therapy and caloric intake in critically ill patients. However, whether these methods result in improved outcomes in critically ill patients remains to be validated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».