Prospective evaluation and follow-up of nutritional status of children hospitalized in secondary-care level hospitals: a multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
Although disease-associated undernutrition is still an important problem in hospitalized children that is often underrecognized, follow-up studies evaluating post-discharge nutritional status of children with undernutrition are lacking. The aim of this multicentre prospective observational cohort study was to assess the rate of acute undernutrition (AU) and/or having a high nutritional risk (HR) in children on admission to seven secondary-care level Dutch hospitals and to evaluate the nutritional course of AU/HR group during admission and post-discharge. STRONG kids was used to indicate HR, and AU was based on anthropometric data ( z-score < −2 for weight-for-age (WFA; <1 year) or weight-for-height (WFH; ≥1 year)). In total, 1985 patients were screened for AU/HR over a 12-month period. On admission, AU was present in 9.9% of screened children and 6.2% were classified as HR; 266 (13.4%) children comprised the AU/HR group (median age 2.4 years, median length of stay 3 days). In this group, further nutritional assessment by a dietitian during hospitalization occurred in 44% of children, whereas 38% received nutritional support. At follow-up 4–8 weeks post-discharge, 101 out of orginal 266 children in the AU/HR group (38%) had available paired anthropometric measurements to re-assess nutrition status. Significant improvement of WFA/WFH compared to admission (−2.48 vs. −1.51 SD; p < 0.001) and significant decline in AU rate from admission to outpatient follow-up (69.3% vs. 35.6%; p < 0.001) were shown. In conclusion, post-discharge nutritional status of children with undernutrition and/or high nutritional risk on admission to secondary-care level pediatric wards showed significant improvement, but about one-third remained undernourished. Findings warrant the need for a tailored post-discharge nutritional follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».