Usefulness of the global leadership initiative on malnutrition -GLIM- criteria to identify malnutrition in older adults: systematic review and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Malnutrition is highly prevalent among older subjects, yet no universal method for its identification has been established. This study aimed to evaluate the concurrent and predictive validity of the GLIM criteria in older adults. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted in five databases involving older adults (≥60 years). Concurrent validity utilizes reference nutritional assessment tools, while predictive validity focuses on key outcomes, including mortality, hospitalization, and healthcare costs. RESULTS: The search yielded 683 references. Thirteen hospital-based studies from four continents (n = 9164) met the inclusion criteria. GLIM implementation commonly used the MNA-SF for screening, while muscle mass was assessed with calf circumference, BIA, or DXA. The global prevalence of malnutrition, as reported by GLIM, ranged from 14.1% to 71.9%. A meta-analysis of four studies (n = 1221) showed that malnutrition diagnosis by GLIM criteria demonstrated a pooled sensitivity of 0.79 (95% CI: 0.69-0.86) and specificity of 0.88 (95% CI: 0.81-0.93), with moderate heterogeneity and no publication bias. Predictive validity analyses showed that malnutrition diagnosed by GLIM was associated with higher in-hospital and post-discharge mortality, lower ADL scores at discharge and follow-up, and longer hospital stays. Malnutrition was also associated with an increased risk of hospital complications and higher healthcare costs. No validation studies were found in nursing homes or community-dwelling older adults. CONCLUSION: The GLIM criteria appear suitable for identifying malnutrition in clinical settings and predicting key adverse outcomes. However, their application in community-dwelling and nursing home populations remains inconclusive until further evidence becomes available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».