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Enregistrement W4212936860 · doi:10.1093/jcag/gwab049.250

A251 USE OF INDIRECT CALORIMETRY TESTING TO DIRECT NUTRITION SUPPORT IN CRITICALLY ILL PATIENTS WITH GASTROINTESTINAL CONDITIONS

2022· article· en· W4212936860 sur OpenAlexaffabout
Lindsey Russell, Nicole Janisse, Graham L. Jones, Timothy Karachi, Pablo E. Serrano, Michele ApSimon, D Armstrong, María Inés Pinto-Sánchez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineResting energy expenditureCritically illIntensive careObservational studyGastroenterologyParenteral nutritionFeeding tubeAbdominal painGastrointestinal diseaseDiseaseIntensive care medicineSurgeryEnergy expenditure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Indirect calorimetry (IC), which measures oxygen uptake and carbon dioxide output, determines energy expenditure (EE) more precisely than predictive equations in critically ill patients. It is unknown whether the use of IC affects energy provision in critically ill patients with gastrointestinal (GI) conditions that affect absorption and digestion Aims To (1) compare IC and predictive equations for determining energy needs and (2) evaluate whether IC results affect changes in nutrition support in critically ill patients with GI conditions. Methods In a prospective, observational study, IC was performed for 25 to 55 mins in critically ill patients admitted to intensive care or clinical wards at 2 tertiary-care hospitals in Hamilton, Ontario between Feb 2018 to Sept 2021. EE measured by IC was compared to EE determined by a predictive equation (25 kcal/kg) or the Harris-Benedict (HB) formula. A change in energy provision was defined as a change of >10% directed by IC. Continuous data are expressed as means and standard deviation (SD), and categorical data as a proportion of patients. The Mann Whitney U Test (SPSSv26) was used to compare GI and non-GI populations. Results Of 296 IC tests in 229 patients, 39 of them were in 30 GI patients (11 female; mean age 62 yrs; SD 19). Admission GI diagnoses were pancreatitis (33%), liver disease (20%), Crohn’s disease/ autoimmune enteropathy (20%), post-bowel resection (10%), chronic abdominal pain (10%), and cholangitis (7%). The predictive formula underestimated EE in 67% of GI patients (mean deficit 503 kcal/day) compared to IC, corresponding to a mean deficit of 25% of patients’ energy needs. The HB formula underestimated EE in 73% of patients (mean deficit 652 kcal/day), a mean deficit of 28% of patients’ energy needs compared to IC. Pancreatitis was the majority diagnosis (75% of the predictive equation; 50% HB) among patients with the highest deficit (>30%) in energy needs when compared to IC. There were no significant differences in the rates of underestimation of energy needs based on predictive and HB formulas between the GI and non-GI patients or between luminal GI and non-luminal GI conditions. After IC, 63% of tests led to changes in energy provisions in GI patients; most requiring an increase in energy provisions (53%). Conclusions The use of IC to accurately measure EE led to changes in energy provisions in critically ill GI patients. Preventing over- and underfeeding with the implementation of IC to guide nutrition has the potential to improve outcomes in critically ill patients with gastrointestinal conditions. Funding Agencies None

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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