P37 Nutritional Education Resource Developed for Patients Living With Cirrhosis: Impact of Hepatic Encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Liver disease affects 1 in 4 Canadians. One of the most common complications of chronic liver disease is malnutrition, which is associated with poor quality of life and prognosis. Nutritional education resources for this population are lacking. Purpose: The general objective is to assess the impact of the evidence-based Nutrition in Cirrhosis Guide on patients living with cirrhosis. Specifically, the aim is to assess malnutrition risk, nutritional knowledge and quality of life as well as the impact of history of hepatic encephalopathy (HE) on nutritional knowledge over 6 months. Methods: An on-going randomized controlled study including 100 patients with cirrhosis divided in 2 groups: Guide+ (n=50) and Guide- (n=50). All patients are assessed for malnutrition risk (Liver Disease Undernutrition Screening Tool), knowledge (questionnaire based on the Guide) and quality of life (Chronic Liver Disease Questionnaire) at baseline, 3 and 6 months. History of HE is collected. The Guide+ group of patients are provided with the Guide for 6 months and Guide- patients are not. Preliminary Results: To date, 23 patients have completed the study: Guide+ (n=11) and Guide- (n=12). Characteristics of participants are comparable at baseline. The preliminary results show a significant improvement of nutritional knowledge for Guide+ patients (from 76.2% at baseline to 84,4% after 6 months, P=0.016). The Guide- patients’ knowledge remained unchanged throughout the study. In the Guide+ group, 2 patients had a history of HE which did not lead to improvement of nutritional knowledge (from 82,0% at baseline to 77,0% after 6 months), whereas in patients without history of HE, improvement was observed (74,7% at baseline to 86,0% after 6 months). No significant changes were observed in quality of life and malnutrition risk. Conclusion: There is a significant improvement of patients’ nutritional knowledge following 6 months of using the Guide. However, preliminary results suggest that a history of HE could possibly impact their level of nutritional knowledge overtime. This denotes HE may play a role in learning new knowledge and patients with HE may require closer follow-up in regards to nutritional guidance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».