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Enregistrement W75578074 · doi:10.1155/2012/945707

A Meta-Analysis of Nutritional Supplementation for Management of Hospitalized Alcoholic Hepatitis

2012· review· en· W75578074 sur OpenAlexaffvenue
Ramy Antar, Phil Wong, Peter Ghali

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAscitesMalnutritionRandomized controlled trialAlcoholic hepatitisHepatic encephalopathyInternal medicineMeta-analysisNutritional SupplementationGastroenterologyEncephalopathyMedical nutrition therapyAlcoholic liver diseaseCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcoholic liver disease (ALD) is associated with a high risk of morbidity and mortality. Malnutrition accompanies this condition and may be both a consequence of and contributor to the pathology. Many trials have investigated the benefits of providing supplemental nutrition in the management of patients with ALD. The present study is a meta-analysis of the available evidence. METHOD: A meta-analysis of randomized controlled studies comparing nutritional supplementation plus a normal hospital diet versus diet alone. RESULTS: Seven randomized controlled studies including 262 patients with ALD were identified. Pooled analysis revealed no statistical difference in mortality between groups given special nutritional therapy versus a normal balanced diet (OR 0.80 [95% CI 0.42 to 1.52]). In addition, nutrition did not significantly improve ascites (OR 1.29 [95% CI 0.52 to 3.20]) or any biochemical parameters. However, encephalopathy showed a significant improvement or resolution (OR 0.24 [95% CI 0.06 to 0.93]). CONCLUSION: Nutritional supplementation provided no mortality benefit in patients with ALD, and neither ascites nor biochemical parameters significantly improved. However, encephalopathy was significantly ameliorated and, therefore, nutritional supplementation should be encouraged in that setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,163 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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