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Enregistrement W3149338769 · doi:10.1111/jhn.12899

The prognostic value of modified NUTRIC score for patients in cardiothoracic surgery recovery unit: A retrospective cohort study

2021· article· en· W3149338769 sur OpenAlexaff
Chao Zheng, Kai Xie, Xiaokun Li, Gao‐Ming Wang, Jing Luo, Chi Zhang, Yilin Wang, Chao Luo, Yong Qiang, Liwen Hu, Yanqing Wang, Yi Shen

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Nutrition and Dietetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensThornhill Medical (Canada)
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineIntensive care unitRetrospective cohort studyHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelOdds ratioConfidence intervalBody mass indexCohortRisk factorLogistic regressionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malnutrition is highly prevalent in critically ill patients. The modified Nutrition Risk in the Critically ill (mNUTRIC) score has been introduced to evaluate the nutritional risk of patients in an intensive care unit (ICU). The mNUTRIC score is a predictive factor of mortality for patients in a medical or mixed ICU, whereas the relationship between mNUTRIC and prognosis of patients in a cardiothoracic surgery recovery unit (CSRU) is unclear and related researches are limited. METHODS: We conducted this retrospective cohort study to explore the value of mNUTRIC score in CSRU patients. We identified totally 4059 patients from the Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care III (MIMIC III) database. RESULTS: The optimal cut-off value of mNUTRIC score was 4 and a total of 1498 (36.9%) patients were considered to be at high nutritional risk (mNUTRIC ≥ 4). A multivariate logistic regression model indicated that patients at high nutritional risk have higher hospital mortality compared to those at low nutritional risk (odds ratio = 2.49, 95% confidence interval (CI) = 1.32-4.70, p = 0.005]. Furthermore, a Cox regression model was established adjusted for age, white blood cell and body mass index. The Kaplan-Meier curve indicated that patients at high nutritional risk have poorer 365-days [hazard ratio (HR) = 1.76, 95% CI = 1.30-2.37, p < 0.001] and 1000-days (HR = 2.30, 95% CI = 1.87-2.83, p < 0.001) overall survival. CONCLUSIONS: The mNUTRIC score could not only predict hospital mortality, but also be an independent prognostic factor for long-term survival in CSRU patients. More well-designed clinical trials are needed to verify and update our findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,297 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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