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Enregistrement W4392111805 · doi:10.1002/jpen.2601

Nutrition and Metabolism Research Oral Paper Session Abstracts

2024· article· en· W4392111805 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Parenteral and Enteral Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésSession (web analytics)MedicineParenteral nutritionIntensive care medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recent observational studies have found that consumers of home parenteral nutrition (HPN) have profoundly disrupted sleep, especially when cycling HPN overnight.The composition and timing of dietary intake are known to influence sleep through various mechanisms.The aim of this analysis was to interrogate the impact of HPN composition and related characteristics on sleep among adult HPN consumers.Methods: We conducted a secondary analysis of observational data on adult HPN consumers' nutrition and objectively ascertained sleep.Participants were adult (18-80 years) male and non-pregnant females in the US, habitual HPN consumers without major changes to their HPN for at least 3 months, and currently on a nocturnal infusion schedule.Participants self-reported HPN characteristics, namely, volume, calories, macro-and micronutrients, and years of HPN use, in addition to infusion schedules including days per week, start times, hours per day, and rate.We calculated the percentage of calories for each macronutrient and glucose-infusion rate (GIR) using milligrams of dextrose per day, kilograms of body weight, and minutes of infusion.During enrollment, participants wore a wrist actigraph (accelerometer) for up to seven consecutive days.The following sleep measures were ascertained based on a validated algorithm: time in bed, sleep duration, sleep efficacy (SE), and wakeafter-sleep onset (WASO).SE and WASO are measures of sleep quality calculated as the percentage of time one spends asleep while in bed and the time one spends awake during the night after initially going to sleep, respectively.For each pair of nutrition-sleep measures, we calculated Spearman's correlation coefficients and a p-value of <0.05 was considered statistically significant.All analyses were conducted in R (version 2022.07.1;The R Foundation for Statistical Computing).Results: A total of 32 adult participants were included; participants had a mean age and BMI of 53 years and 21.6 kg/m2, were majority female (75%), white (93%), and living with short-bowel syndrome (81%).The median duration of HPN use was 6 years, mean HPN volume was 2,281 mL, and the mean rate of infusion was 222.7 mL per hour.Rate of infusion was negatively correlated with both time in bed (r = -0.46)and sleep duration (r = -0.44).Hours of infusion per day was positively correlated with time in bed (r = 0.41).In addition, GIR was negatively

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2810,091

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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