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Enregistrement W4393378957 · doi:10.1139/apnm-2024-0080

Addressing disease-related malnutrition across healthcare settings: recent advancements and areas of opportunity

2024· editorial· en· W4393378957 sur OpenAlexaffvenue
Katherine L. Ford, Heather Keller, Leah Gramlich

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionHealth careDiseaseMedicineEnvironmental healthIntensive care medicineGerontologyEconomic growthPathologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disease-related malnutrition (DRM) ensues when nutritional provision is inadequate to sustain physiologic requirements, which are often altered by disease and inflammation.It is observed across all care settings (acute, long-term, and community) around the globe, is prevalent (e.g., up to one in two adults and one in three children hospitalized in Canada), is associated with hospital readmission, decreased physical function, and mortality, and results in substantial economic burden to the health system (Allard et al. 2016;Curtis et al. 2017).Given that DRM is a known medical condition that negatively impacts patient and healthcare outcomes, strategies to eradicate this condition need to be implemented, with further research needed to evaluate their effectiveness, sustainability, and ultimately their impact on patient outcomes (Keller et al. 2021).The Canadian Malnutrition Task Force and the Canadian Nutrition Society have modelled best care practices and implementation strategies to foster improved malnutrition prevention, detection, and treatment across care settings over the past decade.For example, the Integrated Nutrition Pathway for Acute Care (INPAC) is a care pathway developed to guide nutrition risk screening, assessment, intervention, and transition of care in the hospital setting (Keller et al. 2015).The Primary Care Nutrition Pathway for Hospital to Community Transitions was developed to support the transition of patients at nutritional risk, or with malnutrition, from hospital to community (Keller et al. 2022).Globally, settingspecific initiatives with similar goals and content are being implemented (e.g., the Systematized, Interdisciplinary Malnutrition Program for impLementation and Evaluation (SIM-PLE) in Australia) (Bell et al. 2021).Even with similar efforts around the globe, policies to affect DRM care practice change are lacking.Internationally, there is increasing advocacy to recognize nutritional care as a human right to ensure that all persons with DRM have access to prompt screening, assessment, and intervention to optimize health (Cardenas et al. 2021).

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0220,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,329 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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