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Enregistrement W4313475934 · doi:10.15690/vsp.v21i6.2495

Clinical Phenotypes of Malnutrition in Young Children: Differential Nutritional Correction

2023· article· en· W4313475934 sur OpenAlexaff
I. А. Belyaeva, Еlena P. Bombardirova, Evgeniia A. Prihodko, Andrey Yu. Kruglyakov, А.А. Mikheeva, Arina R. Larina

Notice bibliographique

RevueВопросы современной педиатрии · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensChildren’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionMedicinePediatricsEtiologyBronchopulmonary dysplasiaIntensive care medicineDifferential diagnosisInternal medicinePathologyPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review article summarizes current data on malnutrition etiology and pathogenesis in infants. Topical requirements for revealing this condition, its diagnosis and severity assessment via centile metrics are presented. The characteristics of the most common clinical phenotypes of postnatal growth insufficiency in infants (premature infants with different degree of maturation, including patients with bronchopulmonary dysplasia) are described. Differential approaches for malnutrition nutritional correction in these children are presented. The final section of the article describes special nutritional needs for children with congenital heart defects in terms of hemodynamic disorders nature and severity. Modern nutritional strategies for preparation of these patients to surgery and for their postoperative period are presented. The use of high-calorie/high-protein product for malnutrition correction in the most vulnerable patients with described in this review phenotypes is worth noticing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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