An Evaluation of the Usefulness of Selected Screening Methods in Assessing the Risk of Malnutrition in Patients with Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the prevalence of malnutrition risk in patients with IBD using different scales to evaluate their usefulness as first-step screening tools for the diagnosis of malnutrition using the GLIM criteria in patients with inflammatory bowel disease. This study included 82 patients with IBD. The Mini Nutritional Assessment, Malnutrition Universal Screening Tool, Saskatchewan IBD-Nutrition Risk and Malnutrition Screening Tool were used to assess malnutrition risk in the study group. In order to diagnose malnutrition, the GLIM criteria were used. According to the GLIM recommendations, malnutrition was diagnosed in 60 patients with IBD (73.17%). Depending on the applied screening tools, the prevalence of moderate and/or high-risk malnutrition in patients with IBD ranged from 20.25% to 43.59%. The highest level of accuracy (ACC) was noted for the MST and MUST questionnaires (92.50% and 90%, respectively), followed by the SASKIBD-NR test (89.97%) and the MNA questionnaire (83.33%). The results of our study indicate a high prevalence of malnutrition in patients with IBD. Thus, there is a need to conduct routine assessments of malnutrition risk using validated scales. The MUST scale seems promising in the assessment of malnutrition risk in patients with IBD as a first step in the assessment of malnutrition using the GLIM criteria.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».