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Enregistrement W7024201731

Reductions in Gastrointestinal Intolerance, Healthcare Resource Utilization and Cost Associated with a Plant-Based Peptide Enteral Formula with Fruit and Vegetable Ingredients: Retrospective Analysis of Children and Adults in Post-Acute Care

2025· article· en· W7024201731 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careHepatologyEnteral administrationNauseaHealth economicsVomitingRetrospective cohort study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gerard Minor,1 Pamela Cekola,2 Amarsinh Desai,3 Pradeep Kumar,4 Sayan Mondal,4 Yashashree Vijay Kadam,4 Katherine Fazioli,4 Abby Klosterbuer2 1Pediatric Gastroenterology Hepatology and Nutrition, KIDZ Medical Services, Hollywood, FL, USA; 2Medical Affairs, Nestlé Health Science, Bridgewater, NJ, USA; 3Market Access, Nestlé Health Science, Bridgewater, NJ, USA; 4Life Sciences & Healthcare, Clarivate Analytics, Toronto, ON, CanadaCorrespondence: Pamela Cekola, Nestlé Health Science, 1007 US Highway 202/206, Bridgewater, NJ, 08807, USA, Email pamela.cekola@us.nestle.comPurpose: Peptide-based enteral nutrition (EN) formulas are an alternative to standard EN formulas for patients with gastrointestinal (GI) intolerance. Evidence supports GI tolerance benefits of either peptide-based EN or EN containing fruits and vegetables. However, there is a lack of research on plant-based peptide EN with added fruit and vegetable ingredients.Patients and Methods: This retrospective study analyzed United States (US) claims data on children (1– 13 years) and adults (≥ 14 years) receiving plant-based peptide formulas with fruit and vegetable ingredients in post-acute care. Demographics, GI tolerance, healthcare resource utilization (HCRU) and costs were captured. Clinical and health economic outcomes were compared 6 months pre-index and 1-, 3- and 6-months post-index in both cohorts.Results: In total, data from 91 children and 82 adults were analyzed. Mean (standard deviation [SD]) age was 5.5 (3.0) years in children and 49.0 (20.5) years in adults. Significantly fewer children and adults experienced any GI intolerance symptoms at all post-index time points compared with pre-index (p< 0.001). Significant reductions in individual GI symptoms including constipation, diarrhea, nausea and vomiting were observed in children and adults at all post-index time points compared with pre-index (p< 0.05). Significantly lower adjusted HCRU costs for inpatient and outpatient visits were reported at all post-index time points compared with pre-index for children. For adults, significant reductions in adjusted costs were reported for emergency, inpatient, outpatient, and urgent care at all post-index time points when compared with pre-index. Total adjusted costs were significantly reduced from $473,857 at pre-index to $273,134 at 3 months post-index (p< 0.05) for children, and from $676,456 at pre-index to $427,576 at 6 months post-index (p< 0.001) for adults.Conclusion: Children and adults prescribed plant-based peptide formulas with fruit and vegetable ingredients showed significant reductions in GI intolerance symptoms, HCRU and associated costs post-hospital discharge.Keywords: pediatric nutrition, peptide tube feeding, healthcare resource utilization, real food enteral formulas, intolerance, real-world evidence

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,396 · 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'admission2
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