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Enregistrement W4407058763 · doi:10.1002/ncp.11271

Homemade formulas for nutrition support in chronic kidney disease: A narrative review of the opportunity for education, research, and innovation

2025· review· en· W4407058763 sur OpenAlexaff
Brandon M. Kistler, Annabel Biruete, Michelle Wong, Angela Yee‐Moon Wang, Fabiola Martín-del-Campo, Fabiana Baggio Nerbass, Anna K. Hardy, Qiwei Zhu, Ban‐Hock Khor, Lloyd Vincent, Zarina Ebrahim, Ana Elizabeth Figueiredo

Notice bibliographique

RevueNutrition in Clinical Practice · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineNarrative reviewNarrativeIntensive care medicineKidney diseaseGerontologyInternal medicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein-energy wasting is common in people with chronic kidney disease (CKD), especially in those undergoing kidney replacement therapy. Oral nutrition supplements and enteral nutrition are strategies that have been shown to improve nutrition status, and potentially outcomes. However, access to specialized commercial products for people with CKD is limited by factors including cost and regional availability. Homemade formulas represent a potentially cheaper, accessible, and more flexible option than commercial products, but they come with their own unique set of challenges. Furthermore, some aspects of homemade products, including consistency of nutrients, physical properties, and food safety, may pose challenges in the context of physiological changes that occur in CKD. Despite evidence of their use in CKD clinics, there have been few studies using homemade formulas in this population. This narrative review article summarizes the available literature on the potential usage, benefits, and concerns related to homemade formulas, emphasizing the unique challenges in people with CKD. Given the potential usage and limited research on homemade formulas in people with CKD, additional education and research are warranted to optimize the use of these tools in this clinical population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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