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Enregistrement W3161420661 · doi:10.1002/jpen.2194

Initial development and validation of a novel nutrition risk, sarcopenia, and frailty assessment tool in mechanically ventilated critically ill patients: The NUTRIC‐SF score

2021· article· en· W3161420661 sur OpenAlexaff
Zheng‐Yii Lee, Mohd Shahnaz Hasan, Andrew G. Day, Ching Choe Ng, Su Ping Ong, Cindy Sing Ling Yap, Julia Patrick Engkasan, Daren K. Heyland

Notice bibliographique

RevueJournal of Parenteral and Enteral Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensKingston General HospitalClinical Evaluation Research UnitQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopeniaHazard ratioConfidence intervalIntensive care unitObservational studyRisk of mortalityIntensive careProspective cohort studyCritically illInternal medicineRisk assessmentIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nutrition risk, sarcopenia, and frailty are interrelated. They may be due to suboptimal or prevented by optimal nutrition intake. The combination of nutrition risk (modified nutrition risk in the critically ill [mNUTRIC]), sarcopenia (SARC-F combined with calf circumference [SARC-CALF]), and frailty (clinical frailty scale [CFS]) in a single score may better predict adverse outcomes and prioritize resources for optimal nutrition in the intensive care unit (ICU) METHODS: This is a retrospective analysis of a single-center prospective observational study that enrolled mechanically ventilated adults with expected ≥96 h of ICU stay. SARC-F and CFS questionnaires were administered to patient's next-of-kin and mNUTRIC were calculated. Right calf circumference was measured. Nutrition data were collected from nursing record. The high-risk scores (mNUTRIC ≥ 5, SARC-CALF > 10, or CFS ≥ 4) of these variables were combined to become the nutrition risk, sarcopenia, and frailty (NUTRIC-SF) score (range: 0-3). RESULTS: Eighty-eight patients were analyzed. Increasing mNUTRIC was independently associated with 60-day mortality, whereas increasing SARC-CALF and CFS showed a strong trend towards a higher 60-day mortality. Discriminative ability of NUTRIC-SF for 60-day mortality is better than its component (C-statistics, 0.722; 95% confidence interval [CI], 0.677-0.868). Every increment of 300 kcal/day and 30 g/day is associated with a trend towards higher rate of discharge alive for high (≥2; adjusted hazard ratio, 1.453 [95% CI, 0.991-2.130] for energy; 1.503 [0.936-2.413] for protein) but not low (<2) NUTRIC-SF score. CONCLUSION: NUTRIC-SF may be a clinically relevant risk stratification tool in the ICU.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,351
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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