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Enregistrement W4407284946 · doi:10.1093/jcag/gwae059.083

A83 PLANT-BASED ENTERAL NUTRITION: A POTENTIAL METHOD OF SECRETION MANAGEMENT IN A PALLIATIVE PATIENT WITH PROGRESSIVE MYOTONIC DYSTROPHY — A CASE REPORT

2025· article· en· W4407284946 sur OpenAlexaff
Emma M. Hill, J Broening, Shlomo Sasson, George Ou

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyotonic dystrophyEnteral administrationParenteral nutritionMedicinePalliative careIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Degenerative neuromuscular conditions such as myotonic dystrophy is characterized by oropharyngeal dysfunction leading to reduced ability to eat orally and clear respiratory secretions. Enteral nutrition (EN) is often required in these patients but aspiration pneumonia remains a concern. Dairy-based EN are commonly used, but evidence suggests that casein digestion may stimulate mucin production in respiratory tissues, increasing secretions (Bartley 2010). McClanahan et al. (2019) showed that switching patients to plant-based EN improved gastrointestinal outcomes and reduced medication use in chronically ill, tube-fed children. Viall et al. (1990) found soy-based EN led to fewer gastrointestinal issues, such as vomiting and gastric residuals, compared to casein-based EN. Goelen et al. (2021) also reported that plant-based EN resulted in faster gastric emptying compared to casein-based EN, which could reduce secretion-related complications. Aims To describe nutrition management in a palliative patient with myotonic dystrophy with recurrent aspiration pneumonia. Methods Case report. Results A patient with myotonic dystrophy type 1, was admitted with viral respiratory infection resulting in respiratory failure and prolonged hospitalization with marked deterioration in respiratory and swallowing functions. A nasogastric and then percutaneous gastrostomy feeding tubes were placed but feeding regimens remained suboptimal (50% caloric provision) due to recurrent aspiration pneumonia. A transgastric jejunal feeding tube was then placed without much clinical improvement despite trying various enteral feeding formula (including high-protein and high-calorie formulations) and maximal anti-secretory management as per palliative care team. Aggressive feeding was in line with patient’s goals of care after much discussion, so nutrition team was consulted for recommendations. Patient was switched to plant-based EN due to concerns that dairy protein stimulated secretions. Patient experienced a reduction in secretion thickness and fewer aspiration events. Goal EN rate was achieved. Conclusions This case highlights the potential benefits of plant-based EN in managing secretions and reducing aspiration risk in a patient with progressive myotonic dystrophy. Transition from dairy-based to a plant-based alternative led to better secretion control, fewer aspirations, and reduced antibiotics. While this is a single case, the findings align with evidence that plant-based EN may improve gastrointestinal outcomes and alleviate secretion-related complications. Further studies are needed to explore the efficacy of plant-based EN in broader patient populations and its role in managing secretions and aspiration pneumonia. Funding Agencies None

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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