Relationship Between Nutrition Intake and Outcome After Subarachnoid Hemorrhage: Results From the International Nutritional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previous study suggested an association between low caloric intake(CI), negative nitrogen balance, and poor outcome after subarachnoid hemorrhage(SAH). Objective of this multinational, multicenter study was to investigate whether clinical outcomes vary by protein intake(PI) or CI in SAH patients adjusting for the nutritional risk as judged by the modified NUTrition Risk in the Critically Ill (mNUTRIC) score. METHODS: The International Nutrition Survey(INS) 2007-2014 was utilized to describe the characteristics, outcomes and nutrition use. A subgroup of patients from 2013 and 2014(when NUTRIC score was captured) examined the association between CI and PI and time to discharge alive(TTDA) from hospital using Cox regression models, adjusting for nutrition risk classified by the mNUTRIC score as low(0-4) or high(5-9). RESULTS: and APACHE-2 score 19.4 ± 7.0. Majority(85%) received enteral nutrition(EN) only, with a time to initiation of EN of 35.4 ± 35.2 hours. 64% had EN interrupted. Patients received a CI of 14.6 ± 7.1 calories/kg/day and PI 0.7 ± 0.3 grams/kg/day corresponding to 59% and 55% of total prescribed CI and PI respectively. In the 2013 and 2014 subgroup there were 226 SAH patients with a mNUTRIC score of 3.4 ± 1.8. Increased CI and PI were associated with faster TTDA among high mNUTRIC patients(HR per 20% of prescription received = 1.34[95% CI,1.03 -1.76] for CI and 1.44[1.07 -1.93] for PI), but not low mNUTRIC patients(CI: HR = 0.95[0.77 -1.16] PI:0.95[0.78 -1.16]). CONCLUSIONS: Results from this multicenter study found that SAH patients received under 60% of their prescribed CI and PI. Further, achieving greater CI and PI in hi risk SAH patients was associated with improved TTDA. mNUTRIC serves to identify SAH patients that benefit most from artificial nutrition and efforts to optimize protein and caloric delivery in this subpopulation should be maximized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».