Risk factors for the development of refeeding syndrome in adults: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Identifying patients with a particularly high risk of refeeding syndrome (RFS) is essential for taking preventive measures. To guide the development of clinical decision-making and risk prediction models or other screening tools for RFS, increased knowledge of risk factors is needed. Therefore, we conducted a systematic review to identify risk factors for the development of RFS. PubMed, EMBASE, Cochrane Library, and Web of Science were searched from January 1990 until March 2023. Studies investigating demographic, clinical, drug use, laboratory, and/or nutrition factors for RFS were considered. The Newcastle-Ottawa Scale was used to appraise the methodological quality of included studies. Of 1589 identified records, 30 studies were included. Thirty-three factors associated with increased risk of RFS after multivariable adjustments were identified. The following factors were reported by two or more studies, with 0-1 study reporting null findings: a previous history of alcohol misuse, cancer, comorbid hypertension, high Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, high Sequential Organ Failure Assessment score, low Glasgow coma scale score, the use of diuretics before refeeding, low baseline serum prealbumin level, high baseline level of creatinine, and enteral nutrition. The majority of the studies (20, 66.7%) were of high methodological quality. In conclusion, this systematic review informs on several risk factors for RFS in patients. To improve risk stratification and guide development of risk prediction models or other screening tools, further confirmation is needed because there were a small number of studies and a low number of high-quality studies on each factor.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».