Evaluation of Nutrition Status Using the Subjective Global Assessment: Malnutrition, Cachexia, and Sarcopenia
Notice bibliographique
Résumé
The subjective global assessment (SGA) is a nutrition assessment tool that refers to an overall evaluation of a patient's history and physical examination and uses structured clinical parameters to diagnose malnutrition. The SGA is known to be a reliable and valid tool that predicts morbidity and mortality associated with malnutrition. The objective of SGA is to identify patients likely to benefit from nutrition intervention and therefore to identify persons in whom inadequate nutrition intake or absorption explain features of malnutrition, including body wasting. There are other conditions that cause weight loss, muscle wasting, and fat loss, including cachexia and sarcopenia. Acknowledging that these 2 last conditions differ in their mechanism of body wasting and consequently in the outcomes of nutrition intervention, the practitioner needs a tool to identify when malnutrition is the dominating factor to explain body wasting. The SGA form has been revised to clearly reflect the key concepts behind the diagnosis of malnutrition and help to distinguish this condition from other wasting conditions. This review presents the revised SGA form and guidance document. Using case studies, it illustrates the 3 wasting conditions, their overlap, and how the SGA identifies malnutrition as a dominating factor of body wasting and thus individuals who require nutrition intervention.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».