Using Patient Completed Screening Tools to Predict Risk of Malnutrition in Patients With Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malnutrition is associated with adverse clinical outcomes in patients with inflammatory bowel disease (IBD), however, malnutrition screening is not routinely performed. This study aimed to identify the prevalence of malnutrition in patients with IBD and compare the accuracy of patient completed screens to a gold-standard malnutrition assessment tool: the dietitian-completed subjective global assessment (SGA). Methods This cross-sectional study was conducted at 2 hospitals and 2 ambulatory care clinics in Alberta, Canada. Patients with IBD completed 4 malnutrition screening tools: abridged patient-generated SGA (abPG-SGA), Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Canadian Nutrition Screening Tool (CNST), and Saskatchewan IBD–nutrition risk (SaskIBD-NR). Risk of malnutrition was calculated for each tool and differences were compared between IBD subtype and body mass index (BMI) categories. Sensitivity and specificity, negative and positive predictive values (NPV and PPV), and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) were calculated compared to SGA. Results Patients with Crohn’s disease (n = 149) and ulcerative colitis (n = 96) participated in this study. Overall prevalence of malnutrition using SGA was 23% and malnutrition risk for CNST, abPG-SGA, SaskIBD-NR, and MUST was 37%, 36%, 36%, and 27%, respectively. Overall, the abPG-SGA had the highest sensitivity (83%), PPV (53%), and NPV (94%), and largest AUC (0.837) compared to SGA. For patients with a BMI ≥25 kg/m2, sensitivity and PPV of the abPG-SGA decreased to 73% and 41%, respectively, with a AUC of 0.841. Conclusions Malnutrition is prevalent in patients with IBD and using malnutrition risk screening tools such as the abPG-SGA may be useful to identify patients who would benefit from further assessment.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».