Body impedance analysis to estimate malnutrition in inflammatory bowel disease patients – A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Malnutrition is a common clinical problem in patients with inflammatory bowel diseases (IBD). However, a gold standard for the detection of malnutrition in IBD patients is lacking. METHODS: A cross-sectional study to assess malnutrition in patients with IBD and healthy controls (HCs). Clinical characteristics (Montreal classification, disease activity, previous surgery) and mutations in the NOD2 gene in patients with Crohn's disease (CD) were obtained. We performed a nutritional assessment with screening for nutritional risk and diagnosis for malnutrition (Malnutrition Universal Screening Tool [MUST]) score, NRS-2002, European Society for Clinical Nutrition and Metabolism (ESPEN), and Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria and performed body impedance analysis (BIA). RESULTS: 101 IBD patients (57 CD and 44 ulcerative colitis (UC) and 50 HC were included in a single northern German tertiary center. GLIM criteria detected malnutrition significantly more often compared to the ESPEN criteria. Active disease, a long-standing disease course, and previous surgery were associated with reduced muscle mass. IBD patients had a higher fat mass index compared to HC. Mutations in the NOD2 gene had no effect on nutritional status. CONCLUSIONS: The GLIM criteria detect malnutrition at a higher rate compared to ESPEN. Specific disease factors might put IBD patients at a higher risk for the development of malnutrition, so these patients might benefit from a frequently performed screening, which might result in a favorable disease course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».