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Enregistrement W4322615499 · doi:10.14740/jocmr4848

Positive Correlation Between Changes in Serum Albumin Levels and Breakfast Non-Protein Calorie/Nitrogen Ratio in Geriatric Patients

2023· article· en· W4322615499 sur OpenAlexvenueno aff
Yasuko Fukuda, Mikako Ochi, Ryouko Kanazawa, Hiromu Nakajima, Keisuke Fukuo, Masanobu Nakai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCalorieAlbuminInternal medicinePositive correlationCorrelationSerum albuminNegative correlationMealLinear correlationEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Differences in nutrition intake by meal intake time of geriatric patients may affect albumin (Alb) synthesis ability. Methods: We included 36 geriatric patients (81.7 ± 7.7 years; 20 males and 16 females) as subjects. We calculated their dietary patterns (DPs) by computing intake by breakfast, lunch, and dinner, as well as by nutrient, for a weight of 1 kg/day for 4 weeks after hospitalization. We confirmed the relationship between "DP with a positive correlation with breakfast protein" and the change rate of albumin (Alb-RC). Then, we performed linear regression analysis to explore factors influencing Alb-RC and compared non-protein calorie/nitrogen ratio (NPC/N) between the upper and lower Alb-RC groups. Results: It was observed that Alb-RC was negatively correlated with "DP with a positive correlation with breakfast protein" (B = -0.055, P = 0.038) and positively correlated with breakfast NPC/N (B = 0.043, P = 0.029). Breakfast NPC/N tended to be higher in the upper group than in the lower group (P = 0.058). Conclusion: The study revealed that there was a positive correlation between Alb-RC levels and breakfast NPC/N in geriatric patients at the care mix institution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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