[Summary of the best evidence for the energy and protein intake targets and calculation in critically ill patients].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate and summarize the best evidence of energy and protein intake targets and calculation in adult critically ill patients, and to provide evidence-based basis for critical nutrition management. METHODS: Evidence related to energy and protein intake targets and calculation of adult critically ill patients, including guideline, expert consensus, systematic review and evidence summary, were systematically searched in PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Embase, Cochrane Library, UpToDate, BMJ Best Practice, Joanna Briggs Institute (JBI), Web of Science, SinoMed, Medive, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang database, VIP database, Guidelines International Network (GIN), National Institute for Health and Care Excellence (NICE), National Guideline Clearinghouse (NGC), Registered Nurses Association of Ontario (RNAO), and Society of Critical Care Medicine (SCCM) from January 2012 to June 2022. Two researchers independently evaluated the quality of the included literatures using the JBI Evidence-based Health Care Center evaluation tool and the Appraisal of Clinical Practice Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II), extracted and summarized the best evidence for the nutritional intake goal and calculation of adult critically ill patients, and described the evidence. RESULTS: A total of 18 literatures were included, including 5 clinical guidelines, 8 expert consensus, 3 systematic reviews and 2 evidence summaries. After literature quality evaluation, 18 articles were all enrolled. The evidence was summarized from the four aspects, including energy target calculation method, dose body weight, energy and protein intake target, and calculation method, 24 pieces of the best evidence were finally formed. CONCLUSIONS: The best evidence of energy and protein intake targets and calculation for critically ill patients was summarized based on evidence-based. Clinical medical staff can choose indirect calorimetry to calculate energy goals when equipment is available. Patient's height, body weight should be recorded accurately, dose body weight can be determined by body mass index (BMI). Meanwhile, blood urea nitrogen (BUN) loss, fat-free body weight, simple formulas and other methods should be used to continuously evaluate and adjust protein intake targets, to achieve the purpose of optimizing intensive nutrition support.
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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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».