MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362719449 · doi:10.14740/cr1479

Nutritional Status in Patients Undergoing Phase II Cardiac Rehabilitation by Mini Nutritional Assessment

2023· article· en· W4362719449 sur OpenAlexvenueno aff
Yosuke Nozawa, Miho Nishitani‐Yokoyama, Kazunori Shimada, Hiroki KASUYA, Mitsuhiro Kunimoto, Kei Fujiwara, Mayumi Doi, Yusei Sato, Junya Nishimura, Jianying Xu, Abidan Abulimiti, Minoru Tabata, Tohru Minamino

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationInternal medicineCardiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Malnutrition impairs quality of life and prognosis of patients with cardiovascular disease. The Mini Nutritional Assessment (MNA) is a screening tool developed for the nutritional assessment of older adults. However, usefulness of MNA for patients undergoing cardiac rehabilitation (CR) has not been fully investigated. Methods: From March 2017 to September 2019, the MNA-short form (MNA-SF) and the MNA total score in patients undergoing phase II CR at the Juntendo University Hospital were evaluated. Results: A total of 336 patients (mean age 70.1 ± 11.4 years; males: 209) were analyzed. In the MNA-SF, 157 patients (47%) were found to be malnourished or at risk of malnutrition. In MNA total score, 168 patients (50%) were found to be malnourished or at risk of malnutrition. The MNA-SF < 12 group had significantly lower body mass index (BMI), hemoglobin level, low MNA scores for protein/water intake, self-evaluation of nutrition and health, and upper arm and calf circumferences compared to the MNA-SF ≥ 12 group. Assuming BMI < 18.5 as malnutrition, the sensitivity and specificity for malnutrition were 100% and 58.9% for MNA-SF, and 96.9% and 54.9% for MNA total score, respectively. Conclusions: MNA is useful in screening for malnutrition in patients undergoing CR. Approximately 50% of them were determined to be malnourished or at risk of malnutrition, suggesting the need for detailed evaluation regarding their food intake and dietary intervention.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,390 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCardiology ResearchMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207