Complementarity of nutrition risk screening tools with malnutrition diagnosis in patients with cancer: A 12‐month follow‐up study assessing accuracy metrics and mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria for diagnosing malnutrition were established to provide a standardized approach for diagnosing malnutrition in clinical practice using a nutrition screening tool (NST) as the first step for this process. This study aimed to compare the complementarity of NSTs with the GLIM criteria for malnutrition diagnosis in patients with cancer. METHODS: Hospitalized patients with different cancer types were evaluated in a prospective cohort study in which they were initially screened using the Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA), Protocol for Nutritional Risk in Oncology (PRONTO), Malnutrition Universal Screening Tool, Nutritional Risk Screening 2002, Malnutrition Screening Tool, and NutriScore for nutrition risk. Malnutrition diagnosis involved phenotypic and etiological criteria as proposed by the GLIM. Complementarity of NST to GLIM criteria was evaluated by calculating accuracy metrics and investigating association with 12-month mortality. RESULTS: Nutrition risk ranged from 14.8% (NutriScore) to 82.8% (PRONTO) and frequency of malnutrition from 13.8% (with NutriScore) to 88.9% (with PG-SGA). NutriScore presented the lowest negative predictive value (25.1%) whereas PG-SGA presented the highest (58.32%). Regardless of the NST applied, the risk of malnutrition and diagnosis of malnutrition according to the GLIM criteria, combined or isolated, increased the risk of 12-month mortality. CONCLUSION: All NSTs presented low negative predictive value when their complementarity to GLIM criteria for malnutrition diagnosis was tested. Indeed, patients "at risk" presented similar increased risk of 12-month after discharge mortality in comparison with those at risk and malnourished by the GLIM criteria when all NSTs were applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».