Frühe enterale Ernährung vs. späte Ernährung beim beatmeten Intensivpatienten: eine systematische Übersichtsarbeit mit Meta-Analyse
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: Ernährung ist ein wichtiger Therapie-Bestandteil bei kritisch kranken Patienten. Dennoch bleiben wichtige Fragen über Beginn, Ende, Dosierung sowie über die geeignete Applikationsform der Ernährungstherapie aufgrund mangelnder Evidenz ungeklärt. Aufgrund dem potentiellen Risiko Nebenwirkungen zu entwickeln, erfolgt die Initiierung der enteralen Ernährung (EN) sowie der enterale Kostaufbau im klinischen Alltag häufig nur zögerlich. Vor diesem Hintergrund adressiert die hier vorliegende Meta-Analyse daher die Frage, ob eine frühe enterale Ernährung (EEN) im Vergleich zu einer späten Ernährung einen Einfluss auf das Outcome der Intensivpatienten hat. Methoden: Durch systematische Suche der Datenbanken Medline, CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), Embase, der Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR) und des Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) wurden 17 randomisiert-kontrollierte Studien identifiziert, die bei beatmeten kritisch kranken Intensivpatienten eine EEN mit verspäteter Ernährung (enterale, parenterale oder orale Ernährung) verglichen. Bei allen außer einer Studie wurde die EEN innerhalb von 24 – 48 Stunden gestartet. 10 Studien verglichen EEN mit später EN, 7 Studien verglichen EEN mit keiner EN oder Flüssigkeitssubstitution. Ergebnisse: EEN zeigte im Vergleich zur späten Ernährung einen Trend zur reduzierten Mortalität (17 Studien, RR 0.73, 95% CI 0.51, 1.04, p = 0.08, Heterogenität I 2 = 0%; Abb. 1). Frühe EN war mit signifikant weniger Infektionen assoziiert (9 Studien, RR 0.81, 95% CI 0.68, 0.97, p = 0.02, Heterogenität I 2 = 14%; Abb. 2). EEN zeigte keinen Einfluss auf die Dauer des Intensivaufenthaltes (12 Studien, WMD -0.78, 95% CI -3.56, 2.00, p = 0.58, Heterogenität I 2 = 46%), oder des Krankenhausaufenthaltes (10 Studien, WMD -1.34, 95% CI -7.69, 5.02 p = 0.68, Heterogenität I 2 = 51%), sowie auf die Beatmungsdauer (8 Studien, WMD 0.03, 95% CI -3.01, 3.06 p = 0.99, Heterogenität I 2 = 42.6%). 15 Studien berichteten über signifikante Verbesserung von Ernährungsendpunkten bei EEN (höhere Kalorien- und Proteinaufnahme, verbessertes prozentuales Erreichen des Ernährungsziels, ausgeglichenere Stickstoff-Balance). Die Komplikationsraten unterschieden sich nicht signifikant zwischen den Gruppen. Abb. 1 Abb. 2 Schlussfolgerung: EEN führt zu erniedrigten Infektionsraten und ist im Vergleich zur spät initiierten Ernährung mit verbesserter Aufnahme von Makronährstoffen assoziiert. Dem gegenüber zeigten sich die Beatmungs-, Intensiv- und Krankenhausdauer und Komplikationsraten unbeeinflusst. EEN zeigt damit klinische Vorteile innerhalb der Ernährungstherapie kritisch kranker Patienten, was sich darüber hinaus in einem Trend zu erniedrigter Mortalität widerspiegelt.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.011 | 0.039 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".