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Enregistrement W3214837274 · doi:10.1503/cjs.016820

Preoperative malnutrition in patients with colorectal cancer

2021· review· en· W3214837274 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionColorectal cancerPrehabilitationBody mass indexCancerSurgeryIntensive care medicineInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preoperative malnutrition in patients with colorectal cancer is associated with several postoperative consequences and poorer prognosis. Currently, there is a lack of a universal screening tool to assess nutritional status, and intervention to treat preoperative malnutrition is often neglected. This review summarizes and compares preoperative screening and interventional tools to help providers optimize malnourished patients with colorectal cancer for surgery. We found that nutritional screenings, such as the Subjectibe Global Assessment, Patient-Generated Subjective Global Assessment, Prognostic Nutritional Index, Nutrition Risk Index, Malnutrition Universal Screening Tool, Nutrition Risk Screening 2002, Nutrition Risk Score, serum albumin, and prealbumin, have all effectively predicted postoperative outcome. Physicians should consider which of these tools best fits their needs based on the their mode of assessment, efficiency, and specified parameters. Additionally, preoperative nutritional support, such as trimodal prehabilitation, modified peripheral parenteral nutrition, and N-3 fatty acid and arginine supplementation, which have also benefited patients postoperatively, ought to be implemented appropriately according to their ease of execution. Given the high prevalence of preoperative malnutrition in patients undergoing surgery for colorectal cancer, it is essential that health care providers assess and treat this malnutrition to reduce postoperative complications and length of hospital stay, and to improve prognosis to augment a patient's quality of care.La malnutrition préopératoire chez les patients atteints d'un cancer colorectal est associée à plusieurs complications postopératoires et à un pronostic plus sombre. Il n'existe actuellement aucun outil universel d'évaluation du statut nutritionnel, et les mesures visant à corriger la malnutrition préopératoire font souvent défaut. La présente revue résume et compare les outils de dépistage et d'intervention préopératoires pour aider les professionnels à améliorer l'état des patients dénutris qui doivent subir une chirurgie pour le cancer colorectal. Nous avons constaté que le dépistage nutritionnel à l'aide de questionnaires tels que l'Évaluation globale subjective, l'Index nutritionnel pronostique, l'Outil universel de dépistage de la malnutrition, NRS 2002 (Nutrition Risk Screening 2002), l'évaluation du risque nutritionnel, et le dosage de l'albumine et de la préalbumine sériques, a permis de prédire avec justesse l'issue de la chirurgie. Les médecins devraient vérifier lequel de ces outils est le mieux adapté à leurs besoins selon leur modalité d'évaluation, leur efficience et autres paramètres spécifiques. Également, un soutien nutritionnel préopératoire, comme la préadaptation trimodale, la nutrition parentérale périphérique modifiée et les suppléments d'acides gras N-3 et d'arginine, qui ont aussi donné des résultats postopératoires favorables, devrait être appliqué selon sa facilité d'administration. Étant donné la forte prévalence de la malnutrition préopératoire chez les patients soumis à une chirurgie pour cancer colorectal, les professionnels de la santé se doivent d'évaluer et de corriger la malnutrition afin de prévenir les complications postopératoires, d'abréger la durée du séjour hospitalier, et d'améliorer ainsi le pronostic et la qualité des soins.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,259 · 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