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Enregistrement W3201414132 · doi:10.1136/gutjnl-2020-bsgcampus.351

P277 Nutritional status and disease activity in crohn’s disease: preliminary data

2021· article· en· W3201414132 sur OpenAlexaboutno aff
Debra Fonalleras-Marcos, Konstantinos C. Fragkos, Roser Vega, Sara McCartney, Ioanna Parisi, Edward Seward, Stuart Bloom, Shameer Mehta, Farooq Rahman, S DiCaro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionBody mass indexOutpatient clinicObservational studyCrohn's diseaseDiseaseInternal medicinePediatricsRed blood cell distribution widthAmbulatoryCross-sectional studyPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Malnutrition is a highly prevalent and crucial complication of Crohn’s Disease (CD), even in patients in remission; nevertheless assessment and treatment of malnutrition is rarely integrated into management plans. Body Mass Index (BMI) and Malnutrition Universal Screening Tool (MUST) are widely used, but not exempt of limitations. Objectives To investigate (1) the prevalence of malnutrition in an outpatient sample of CD patients, using the most frequent and recommended nutritional tools in clinical practice (2) the existence of any relationships between nutritional and clinical status in patients with CD, and (3) the reliability and validity of different methods of nutritional assessment in patients with CD in an ambulatory setting. Methods Cross-sectional, observational study that took place in the IBD outpatient clinic at University College Hospital between March and June 2019. Demographic (gender, ethnicity, age and smoking status), and disease activity data (Harvey Bradshaw Index, Montreal Classification, past surgical history, current and past medication) were collected. Nutritional assessment was performed, using weight, height, BMI, MUST, Mid-upper arm circumference (MUAC) and Hand Grip Strength (HGS). Additionally, blood biochemistry was recorded. Results 86 consecutive CD patients were included (38 female; mean age 38.5±15.3 years; 19 Asian, 67 of white ethnicity; 62 non-smokers, 13 smokers and 11 ex-smokers).Statistically significant positive associations were found between clinical activity (HBI) and MUST (r=0.426, r²=0.18, p<0.05), CRP (r=0.282, r²=0.079, p<0.05) and Platelet values (r=0.24, r²=0.079, p<0.05). A significant positive association was found between MUST and CRP (r=0.29, r²=0.08, p=0.0049) and negative between MUST and BMI (r=0.43, r²=0.19, p=0.000002).No significant association was found between the other parameters collected. In the sub analysis comparing active (HBI≥5; n=40) vs remission group (HB<5; n=46), there was a trend for a lower mean HGS in the active group (29.58±11.89 vs 33.94±12.66; p=0.1). MUST score 0 was more prevalent in patients in remission compared with active (n=31 vs n=22; p<0.005) and MUST score 1 was more common in the active group (n=13 vs n=7; p<0.005). The prevalence of malnutrition was 12.5% in the active group, and 17.3% in the remission group, when calculated with MUST; and 22.5% in the active group and 8.69% in the remission group by BMI criteria. Conclusions Malnutrition rates are high in patients with CD, even in remission. HGS was lower in the active group while MUST was negatively associated with BMI. Malnutrition screening and assessment should be included routinely in IBD clinical practice. Further data are being collected based on body composition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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