Safety and impact of peripheral parenteral nutrition on nutrient delivery in patients with nutrition risk: A prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition is common in hospitalized patients and strategies to improve energy and protein intake have a positive impact on outcome. Despite early evidence suggesting the usefulness of peripheral parenteral nutrition (PPN), its adoption has been hampered by concerns regarding safety and efficacy. This study addresses this issue. METHODS: This prospective observational study was performed in medical and surgical inpatients in who were screened for nutrition risk and assessed using Subjective Global Assessment (SGA). Data captured included nutrition status, energy and protein requirements, intravenous access, indications for PPN, use of supplemental micronutrients, and disposition of patients on PPN. RESULTS: Ninety-eight patients were recruited from two centers over 8 months. The average age was 61.5 years, the mean Charlson Comorbidity Index was 4.21 (±3.09), 52% were male, and 48% were admitted to medicine, whereas 52% were admitted to surgery. Thirty-three percent of patients were SGA C, 44% were SGA B, and 19% were SGA A. Twenty-seven percent of patients had cancer. The average length of hospital stay was 22 days. The main indications for PPN were gastrointestinal tract dysfunction (72%) and postsurgical status (16%). PPN provided an average of 1296 kcal (±191) and 46 g of protein (±7). Intravenous access complications in patients receiving PPN did not occur in excess of expected. Almost 40% of patients required transition to central PN. CONCLUSIONS: PPN is a safe, effective way to deliver supplemental protein, energy, and micronutrients to malnourished patients and supports transition to other modes of nutrition care.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».