Daily Energy Requirements and Substrate Utilization in Hyper- and Hypometabolism of Obese COVID-19 Patients Measured by Indirect Calorimetry: Two Case Reports
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».