Malnutrition assessment in patients with inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 Inflammatory bowel disease (IBD) affects over 6.8 million people worldwide and is highly associated with the development of malnutrition. Malnutrition in patients with Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) is often due to the following: decreased oral intake; food avoidance; side effects of medications; malabsorption; chronic enteric losses; altered anatomy from luminal surgery; and increased nutritional needs in the setting of active inflammation and a high catabolic state. Approximately 20%-80% of patients with IBD are estimated to be malnourished at some point during their disease course; this wide range is likely secondary to significant heterogeneity in the definition of malnutrition in the literature, and due to the lack of robust, validated tools to identify individuals who are malnourished. While malnutrition is traditionally thought of as under- nutrition or protein calorie malnutrition, there are other nutrition phenotypes of significance in patients with IBD including micronutrient deficiencies, sarcopenia and obesity (over-nutrition). Malnutrition is associated with poor outcomes in patients with IBD, including a high number of disease flares; impaired response to biologics; increased surgical complications; hospitalizations; and impaired quality of life, independent of disease activity. Given the significant prevalence of malnutrition, the impact it can have in patients with IBD, and its responsiveness to therapeutic interventions, it is crucial to accurately assess the nutritional status of patients at the time of diagnosis and regularly thereafter.
 
 
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».