Does the Subjective Global Assessment Predict Outcome in Critically Ill Medical Patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Subjective Global Assessment (SGA) is a validated nutrition assessment tool that is not commonly used to evaluate the nutritional status of patients admitted to the intensive care unit (ICU). OBJECTIVES: The aims of this study were to determine the prevalence of malnutrition in critically ill medical patients using the SGA and to determine whether the SGA was predictive of patient outcome. MATERIALS AND METHODS: A retrospective chart review was performed on 57 consecutive patients admitted to a single tertiary care medical ICU and requiring mechanical ventilation over a 6-month time period. All SGA assessments were performed by a single dietitian trained in this assessment technique. Multiple factors including patient demographics, severity of illness, length of mechanical ventilation, length of ICU stay, and mortality were abstracted from the charts. RESULTS: The prevalence of malnutrition on admission as assessed by the SGA was 35%. Severity of illness as determined by Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) score was not different between the SGA groups. Mortality rates were significantly higher in the moderately (45.5%) and severely malnourished (55.6%) groups than in the well-nourished group (10.8%; P = .004). CONCLUSION: Malnutrition on admission is common in critically ill medical patients. Malnutrition, as assessed by SGA at admission to ICU, is associated with increased mortality and thus can serve as a valuable prognostic tool in the assessment of critically ill patients. Given that that the SGA is a simple bedside assessment, it should be considered for routine use in assessing critically ill patients.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».