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Enregistrement W4394431895 · doi:10.6084/m9.figshare.22638714

Nutrition management by a multidisciplinary team for prevention of nutritional deficits and morbidity following esophagectomy

2023· dataset· en· W4394431895 sur OpenAlexaff
Juan Chen, Ailin Luo, Lin Yang, Wei Wang, Xian Zhou, Mei Yang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEsophagectomyMultidisciplinary teamMultidisciplinary approachMedicineIntensive care medicineGeneral surgeryParenteral nutritionEsophageal cancerNursingInternal medicineCancerPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effects of perioperative nutrition management by a multidisciplinary team on nutrition and postoperative complications of patients with esophageal cancer. A total of 239 patients with esophageal cancer who underwent esophagectomy and gastric conduit reconstruction for esophageal or esophagogastric junction cancer between February 2019 and February 2020 were included in the study. They were divided into the experimental group (120 patients) and the control group (119 patients) using the random number table method. Control group patients received routine diet management and experimental group patients received perioperative nutrition management by a multidisciplinary team. The differences of nutriture and postoperative complications between the two groups were compared. At 3 and 7 days after surgery, the experimental group patients had higher total protein and albumin levels (P<0.05), shorter postoperative anal exhaust time (P<0.05), lower incidence of postoperative gastrointestinal adverse reactions, pneumonia, anastomotic fistula, hypoproteinemia (P<0.05), and lower hospitalization costs (P<0.05) than the control group. Nutrition management by a multidisciplinary team effectively improved the nutriture of patients, promoted the rapid recovery of postoperative gastrointestinal function, reduced postoperative complications, and reduced hospitalization costs.

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)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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