Preoperative malnutrition in patients with colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».