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Enregistrement W4413424993 · doi:10.1016/j.jand.2025.05.015

2025 Updates to the Malnutrition Care Score: Expanding Age Criteria to Enhance Malnutrition Care and Improve Health Equity

2025· article· en· W4413424993 sur OpenAlexfundno aff
Donna G. Pertel, Tamaire Ojeda, Michelle Ashafa, Sharon M. McCauley, A. Coltman

Notice bibliographique

RevueJournal of the Academy of Nutrition and Dietetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety Commission
Mots-clésMalnutritionEquity (law)Health careMedicineEnvironmental healthGerontologyBusinessEconomic growthPolitical scienceEconomicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Credentialed nutrition and dietetics practitioners are uniquely positioned to communicate annual changes to the Global Malnutrition Composite Score to promote adoption of this landmark electronic clinical quality measure. With input from various stakeholders, advances in nutrition care processes, and Centers for Medicare and Medicaid Services guidance, the Academy of Nutrition and Dietetics and the Commission on Dietetic Registration have instituted improvements to better align with the measure's intent. Beginning in reporting year 2026, the Global Malnutrition Composite Score will undergo a name change to the Malnutrition Care Score, consistent with its goal to enhance the identification and treatment of malnutrition in patients hospitalized for 24 hours or longer. In addition, a significant expansion of the inclusion group occurs from 65 years and older to 18 years and older, recognizing the presence of malnutrition in younger people. Excluded for the first time are hospice patients, whose care needs are likely inconsistent with the measure's intent. Refinements in measure logic will ease the implementer's burden and, more importantly, better align with clinical best practices by prioritizing the most recent nutrition assessment to identify patients with worsening clinical courses or iatrogenic malnutrition during their hospital stay and more accurately capture eligible encounters based on admission and discharge dates. Value set changes ensure accurate and automated collection of information to meet the updates. Armed with this knowledge, credentialed nutrition and dietetics practitioners can communicate Malnutrition Care Score improvements and offer invaluable expertise to assist organizations in the measure's implementation and demonstrating the effectiveness of malnutrition care.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,014

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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