Dietitian's approach to managing enteral nutrition intolerance when a formula change is indicated: A clinical practice survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enteral nutrition intolerance (ENI) is often defined as one or more gastrointestinal (GI) symptoms related to enteral nutrition (EN) and may have significant impact on patient outcomes. There are multiple strategies to help manage ENI, such as changing the EN formula. The objective of this practice survey was to understand prevalence of ENI, management of ENI symptoms, and EN formula features considered when changing formulas to manage ENI. METHODS: Canadian clinical dietitians working across care settings (n = 4827) were invited to complete a 28-question online survey if involved in the management of adult and/or pediatric patients receiving EN. RESULTS: Five hundred seventeen surveys were analyzed. Significantly more dietitians in adult vs pediatric settings (83.4% and 59.1%, respectively; P = 0.0012), reported ENI in <40% of patients. Assessing medications, elevating the head of the bed, and changing EN infusion rate, volume, or feeding regimen were the highest-ranked strategies to manage ENI symptoms. Most (>90%) respondents change the EN formula <50% of the time to manage ENI. Dietitians consider caloric density and protein form as the most important EN features to manage upper-GI symptoms vs fiber source, osmolality, and form of protein to manage lower-GI symptoms. EN with real-food ingredients was ranked higher in importance for managing upper- and lower-GI symptoms by dietitians in pediatric vs adult settings. CONCLUSION: To manage ENI symptoms, dietitians consider multiple strategies before deciding to change the EN formula. When a formula change is indicated, dietitians consider different EN features for the management of upper- and lower-GI symptoms.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».