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Enregistrement W4416225172 · doi:10.1002/jpen.70033

Association between protein dose in the early and late acute phases of critical illness and time‐to‐discharge‐alive: A secondary analysis of a randomized clinical trial

2025· article· en· W4416225172 sur OpenAlexaff
Lauren Tweel, Rebecca Brody, Hamed Samavat, Andrew G. Day, Xuran Jiang, Laura Byham‐Gray, Jayshil J. Patel, Charlene Compher, Daren K. Heyland

Notice bibliographique

RevueJournal of Parenteral and Enteral Nutrition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreFoothills Medical CentreQueen's UniversityAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical illnessRandomized controlled trialClinical trialCritically illIntensive care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research has sought to identify optimal protein doses during acute phases of critical illness to optimize outcomes. METHODS: A secondary analysis of the EFFORT Protein trial, which compared high vs usual protein (N = 1301). Only participants with 8 evaluable days of protein intake were included in our analysis. Mean protein intake was categorized as low (<0.8), medium (0.8-1.3), or high (>1.3 g/kg/day). Acute illness phases were define as early (days 1-4) and late (days 5-8). Participants were grouped by protein dose received in each phase. Based on prior evidence, early phase medium protein/late phase high protein served as the referent. The primary outcome was time-to-discharge-alive; secondary outcomes included 60-day mortality and discharge home. RESULTS: We identified 819 participants (median [IQR] age 59.0 [46.0, 69.0] years; 60% male). Time-to-discharge-alive did not differ significantly across groups (P = 0.19). The early low/late high-protein and early high/late high-protein groups had hazard ratios of 0.63 (95% CI, 0.35-1.11) and 0.70 (95% CI, 0.46-1.06), respectively. Mortality and discharge-home rates did not differ significantly across protein dose/acute phase groups (P = 0.85 and 0.65, respectively). CONCLUSION: We hypothesized that early medium and late high protein would improve outcomes; however, no significant differences between were observed across protein dose/acute phase groups. These findings are hypothesis-generating and highlight the need for future research to identify biomarkers or scoring tools that better define phase transitions in critical illness, enabling more precise nutrition strategies. TRIAL REGISTRATION (PRIMARY): NCT03160547.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
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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