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Enregistrement W4384566895 · doi:10.1136/archdischild-2023-rcpch.79

26 Efficacy of the use of gastrostomy feeding on the growth of children with chronic diseases

2023· article· en· W4384566895 sur OpenAlexaboutno aff
Eunice Pak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGastrostomyMedicineGastrostomy tubePediatricsAnthropometryQuality of life (healthcare)Inclusion and exclusion criteriaChronic diseasePopulationDiseaseIntensive care medicineInternal medicineSurgeryEnvironmental healthPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Chronic diseases are the primary burden of diseases suffered in the children and young population. As a result of advances in paediatrics care, many more children affected by chronic diseases have their consequences enduring into adulthood, including that of growth, due to impaired mechanisms in oral feeding. The use of gastrostomy can help to alleviate this, as it provides a direct route for food to enter the GI tract. Table 1 shows the types of chronic diseases with the use of gastrostomy feeding. The aim of the literature review is to evaluate the efficacy of the use of gastrostomy feeding on the long term growth of children with chronic diseases based on several anthropometric parameters, as well as assessing its impact on overall health, quality of life and associated complications. Methods 15 papers were identified through the Medline database using the terms: ‘Gastrostomy’, ‘growth’, ‘child’ and ‘chronic disease’ after filtering through inclusion and exclusion criteria. Results Table 2 shows the results of the anthropometric variables. ZBMI/A, ZW/A, ZW/H and ZH/A all improved post gastrostomy insertion to follow-up. Long term follow-up to 5 years post-removal reveals that the ZBMI/A and ZW/A have not changed much significantly, implying that the use of gastrostomy does not predispose to obesity in later life. Early use of gastrostomy has been shown to be effective in preventing long-term adverse outcomes, such as irreversible cognitive delay and growth suppression in children suffering from neurodevelopmental disabilities and chronic kidney disease respectively. The effects on ZH/A seem to be less and not as long-lasting; and there seems to be other processes that cause the predisposition of growth failure in children with chronic kidney disease, which is not helped by the use of gastrostomy. Conclusions Gastrostomy is an effective method of supplementary enteral feeding for children with chronic diseases, should oral feeding mechanisms fail to achieve the appropriate nutritional and energy intake required for their growth. Although there are potentially serious complications linked to their use and it may be ‘unappealing’ to parents initially, its benefits on the growth, overall health and quality of life of the affected children and their carers far outweigh their associated risks. The importance of collaboration between the multidisciplinary team and the children and their carers must be stressed in order to maximise its usefulness, especially during early stages of their disease, in order to prevent from long term irreversible adverse outcomes on growth. References Coleman JE, Norman LJ, et al. J Ren Nutrition July 1999. Cooke S, Hooper V, et al. Canadian Journal of Dietetic Practice and Research 2005. Martinez-Costa C, Calderon, et al. Nutrients April 2019. Miller T, et al. Paediatrics October 1995.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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