Factors Associated with Interruptions of Enteral Nutrition and the Impact on Macro- and Micronutrient Deficits in ICU Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Feeding interruptions in critical care patients are often unjustified. We aimed to determine the causes, duration, and frequency of enteral nutrition interruptions (ENIs) and to assess macronutrients and antioxidant deficits according to European Society of Parenteral Enteral Nutrition (ESPEN) guidelines. Methods: We prospectively enrolled Intensive Care Unit (ICU) patients admitted for more than 48 h with an inability to orally eat from April to December 2019. The type of enteral nutrition, the number of calories administered, the time of feeding initiation, the reasons for delaying feeding, and the causes for ENI were recorded. Results: 81 patients were enrolled, with a median duration of ENIs of 5.2 (3.4–7.4) hours/day. Gastric residual volume (GRV) monitoring—a highly controversial practice—was the most common cause of ENI (median duration 3 (2.3–3) hours/day). The mean energy intake was 1037 ± 281 kcal/day, while 60.5% of patients covered less than 65% of the total energy needs (1751 ± 295 kcal/day, according to mean Body Mass Index (BMI)). The median daily protein intake did not exceed 0.43 ± 0.3 gr/kg/day of the actual body weight (BW), whereas ESPEN recommends 1.3 gr/kg/day for adjusted BW (p < 0.001). The average administration of micronutrients and antioxidants (arginine, selenium, zinc, vitamins) was significantly less than the dietary reference intake (p < 0.01). Conclusion: ENIs lead to substantial caloric, protein, and antioxidant deficits.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».