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Enregistrement W3172135127 · doi:10.14740/cii132

Daily Energy Requirements and Substrate Utilization in Hyper- and Hypometabolism of Obese COVID-19 Patients Measured by Indirect Calorimetry: Two Case Reports

2021· article· en· W3172135127 sur OpenAlexvenueno aff
Aníbal Basile-Filho, Amanda Alves Silva Mazzoni, Vivian Caroline Siansi, Daniela Alari Chedid, Tiago Henrique Garcia da Silva, Carolina Hunger Malek-Zadeh, Marcelo Lorencini Puga, Alessandra Fabiane Lago

Notice bibliographique

RevueClinical Infection and Immunity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypermetabolismResting energy expenditureMedicineIntensive care unitPolytraumaBody mass indexCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical historyEnergy expenditureInternal medicinePediatricsDiseaseEmergency medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the belief that critically ill obese patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) have an increased resting energy expenditure (REE), in some specific obese patients, an apparently contradictory reduction in metabolic needs can be observed. A case report of two obese patients with diagnosis of COVID-19 admitted to an intensive care unit was conducted to illustrate this discrepancy. Case 1 is a 16-year-old female (body mass index (BMI) = 44.6 kg/m 2 ), with a medical history of clinical hypothyroidism, who had a remarkable decrease in REE. Case 2 is a 42-year-old male (BMI = 36.6 kg/m 2 ), with a medical history of polytrauma followed by a motorcycle accident showed a classical pattern of hypermetabolism. Indirect calorimetry (IC) was performed during 8 consecutive days for both patients. The different REE in the hypometabolic (case 1) and hypermetabolic (case 2) state was demonstrated by IC measurements. In conclusion, the more frequent usage of IC could avoid the pitfalls of predicting REE equations that could lead to an under or overfeeding. Clin Infect Immun. 2021;6(2):55-59 doi: https://doi.org/10.14740/cii132

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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