Penn State equation versus indirect calorimetry for nutritional assessment in patients with traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nutritional assessment can be challenging in patients with traumatic brain injury (TBI), and indirect calorimetry may be a more suitable method than predictive equations. We compared the Penn State equation versus the gold standard of indirect calorimetry for the nutritional assessment of patients with TBI, and quantified the difference between nutritional requirements and actual patient intake. Methods: This single-centre, prospective cohort study included patients with moderate (Glasgow Coma Scale score 9–12) and severe (Glasgow Coma Scale score 3–8) TBI admitted to the Montreal General Hospital intensive care unit (ICU) between June 2018 and March 2019. Penn State equation estimates and indirect calorimetry measurements were collected, and actual intake was drawn from medical records. We compared the 2 assessment methods using a Spearman correlation coefficient. Results: Twenty-three patients with TBI (moderate in 7 and severe in 16) were included in the study. Overall, there was a moderate positive correlation between the Penn State equation estimate and indirect calorimetry readings (correlation coefficient 0.457, p = 0.03); however, the correlation was weaker in severe TBI (correlation coefficient 0.174, p = 0.5) than in moderate TBI (correlation coefficient 0.929, p = 0.003). When compared to indirect calorimetry assessment, patients received 5.4% (p = 0.5) of required intake on the first day and 43.9% (p = 0.8) of required daily intake throughout their ICU stay. Conclusion: Patients with moderate or severe TBI in the ICU received less than 50% of their nutritional requirements. The difference between the Penn State equation and indirect calorimetry assessments was most noticeable for patients with severe TBI, which indicates that indirect calorimetry may be a more suitable tool for assessment of nutritional needs in this population.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».