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Enregistrement W4396624616 · doi:10.1139/apnm-2023-0190

Prevalence of nutritional risk and malnutrition in hospitalized patients: a retrospective, cross-sectional study of single-day screening

2024· article· en· W4396624616 sur OpenAlexvenueno aff
K. Alvarez-Altamirano, Mónica P. Bejarano-Rosales, Bárbara Kassandra González-Rodríguez, Grissel Mondragón-Nieto, Gabriela Alatriste-Ortiz, Liz J. Jiménez Noguez, Gabriela Gutiérrez-Salmeán, Vanessa Fuchs‐Tarlovsky

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionMedicineConcordanceAnthropometryMedical recordCross-sectional studyPediatricsBody mass indexPopulationRetrospective cohort studyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospital malnutrition remains a significant public health issue, particularly in developing countries. The Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) proposed homogenizing criteria to standardize malnutrition diagnosis. This study aimed to retrospectively determine the prevalence of nutritional risk and malnutrition diagnoses among hospitalized patients using the Nutritional Risk Screening (NRS)-2002 screening instrument and the GLIM criteria, respectively. We conducted a retrospective, cross-sectional study from nutritional records of patients hospitalized in a single centre 2021. Nutrition data from records included medical diagnosis, gender, length of stay, age, weight, height, body mass index, weight loss, calf circumference, and middle upper arm circumference. Nutritional risk and malnutrition were evaluated using NRS-2002 and GLIM criteria. Its concordance was further evaluated by using a Kappa test. The study included 616 records of patients; 52.3% ( n = 322) of the population were male. The prevalence of nutritional risk, according to NRS-2002, was 69.5% ( n = 428). Nutritional risk as well as malnutrition diagnosis according to GLIM criteria was observed in 87.8% ( n = 374) of patienttritional risk and malnutrition were evaluated using NRS-2002 and GLIM criteria. Its concordance was further evaluated by using a Kappa test. Ws. Tools showed a strong concordance (κ= 0.732). All anthropometric data, except for height, were found to be significantly different between patients with moderate and severe malnutrition ( p < 0.05). Our findings highlight a high prevalence of malnutrition in this group of hospitalized patients in Mexico. NRS-2002 demonstrated good agreement with the diagnosis of malnutrition according to GLIM criteria and could be considered part of the straightforward two-step approach for malnutrition; however, further studies are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission1
Résumé présentoui

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