Illness Severity by MELD-Na is not Associated with Energy Expenditure in Cirrhotic Liver Transplant Candidates
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Hypermetabolism contributes to malnutrition incirrhosis and it often goes undetected. Indirect calorimetry is a high-cost, time-consuming tool which is not accessible to many health care institutions. Predictive equations often underestimate true caloric requirements in cirrhosis. The aim of this study was to assess whether illness severity, defined by MELD-Na score, is associated with increases in measured Resting Energy Expenditure (REE) in patients awaiting liver transplantation. We also sought to quantify a stress factor for improved accuracy of predicted energy requirements in this population. Methods: Data from 40 patients awaiting liver transplantation were retrospectively assessed. MELD-Na was calculated from serum markers; measured REE was quantified using a indirect calorimetry; and predicted REE was determined by the Harris-Benedict equation. Results: MELD-Na scores were not associated with measured REE or prevalence of Hypermetabolism. Forty-three percent of patients required a 20-50% addition to predictive estimates to cover their basal metabolic needs. Conclusions: Our findings suggest a stress factor of 1.2 to 1.3 should be considered when predicting caloric requirements of candidates awaiting liver transplantation in the absence of indirect calorimetry. Illness severity by MELD-Na does not appear to be a useful marker in identifying patients who are hypermetabolic and at higher risk of underfeeding. Keywords: End-stage liver disease; Resting energy expenditure; Indirect calorimetry; Nutritional needs; Liver transplantation;
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».