Nutrition therapy in the older critically ill patients: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a lack of guidelines or formal systematic synthesis of evidence for nutrition therapy in older critically ill patients. This study is a scoping review to explore the state of evidence in this population. METHOD: MEDLINE and Embase were searched from inception until 9 February 2022 for studies that enrolled critically ill patients aged ≥60 years and investigated any area of nutrition therapy. No language or study design restrictions were applied. RESULTS: Thirty-two studies (5 randomised controlled trials) with 6 topics were identified: (1) nutrition screening and assessments, (2) muscle mass assessment, (3) route or timing of nutrition therapy, (4) determination of energy and protein requirements, (5) energy and protein intake, and (6) pharmaconutrition. Topics (1), (3) and (6) had similar findings among general adult intensive care unit (ICU) patients. Skeletal muscle mass at ICU admission was significantly lower in older versus young patients. Among older ICU patients, low muscularity at ICU admission increased the risk of adverse outcomes. Predicted energy requirements using weight-based equations significantly deviated from indirect calorimetry measurements in older vs younger patients. Older ICU patients required higher protein intake (>1.5g/kg/day) than younger patients to achieve nitrogen balance. However, at similar protein intake, older patients had a higher risk of azotaemia. CONCLUSION: Based on limited evidence, assessment of muscle mass, indirect calorimetry and careful monitoring of urea level may be important to guide nutrition therapy in older ICU patients. Other nutrition recommendations for general ICU patients may be used for older patients with sound clinical discretion.
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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 | 0,013 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».