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Enregistrement W7117459041 · doi:10.1093/bjs/znaf270.199

402 Association of Upper Gi Surgery of Gb&i (Augis)/Perioperative Quality Initiative (Poqi) Consensus Statement on Optimisation of Nutrition in Patients Undergoing Oesophagogastric Resections

2025· article· en· W7117459041 sur OpenAlexaff
P Singh, Fiona Huddy, Sivesh Kamarajah, Jennifer Redfern, Leo R. Brown, Richard Skipworth, Geoffrey Roberts, Sheraz R. Markar, James Gossage, Denny Levett, Mike Grocott, Javed Sultan

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditGuidelineDelphi methodParenteral nutritionMEDLINEDelphiStatement (logic)Quality (philosophy)Clinical nutrition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim A recent National Oeosphagogastric Nutrition Audit in the UK concluded there was a lack of confidence to provide nutritional support at the ‘front end’ of the pathway, a large variation of resource allocation and raised concerns over funding and staffing resource. This multidisciplinary collaborative study aimed to use best available evidence to produce guideline statements and recommendations on optimisation of nutrition in patients undergoing OG resections. Method A modified Delphi process, previously developed by the Peri-Operative Quality Initiative, was employed to develop consensus statements regarding the optimisation of nutrition in patients undergoing elective OG resections for cancer. The POQI board provided approval and independent supervision of the POQI process and meetings. Results Following a multicentre survey, thirty-nine consensus statements were agreed upon over the course of three online POQI conferences. A total of 30 participants took part in the POQI consensus process. The consensus statements covered four subgroups: 1. Nutrition Assessment, 2. Pre-Operative Nutrition Optimisation, 3. Post-Operative Nutrition Optimisation and 4. Nutrition Optimisation in Long Term Survivors. The level of evidence to support each statement was considered and recorded. Areas where evidence was limited, but felt to be critical for further optimisation, were identified as recommendations for research. Conclusions Consensus guidelines to optimise nutrition in patients undergoing OG cancer resections have been developed and refined. These guidelines will facilitate the multidisciplinary team in their goal to improve outcomes for patients undergoing OG resections.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreAutre

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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