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Record W7105404604 · doi:10.71781/31819

Stratégies éducatives en nutrition dans le contexte des maladies chroniques du foie

2025· dissertation· fr· W7105404604 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicLiver Disease and Transplantation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationNarrative reviewMalnutritionNutrition Disorders

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les maladies du foie sont de plus en plus prévalentes au Canada. La cirrhose (maladie hépatique chronique), stade terminal des maladies du foie, entraîne un risque élevé de malnutrition chez les patients, ce qui compromet leur survie, affecte négativement leur qualité de vie et peut provoquer l’apparition d’autres complications. De ce fait, prévenir la détérioration de leur état nutritionnel est essentiel, d’autant plus que la littérature démontre que ces patients éprouvent souvent des difficultés à atteindre les cibles nutritionnelles recommandées, notamment en termes d’énergie et de protéines. De plus, il est rapporté que cette population possède un niveau de connaissances sous-optimal en lien avec les recommandations nutritionnelles propres à leur état. Ainsi, il est de mise de se pencher sur les stratégies pouvant optimiser leurs apports nutritionnels, dont l’élaboration de ressources éducatives en nutrition adaptées à ceux-ci. Les travaux de cette thèse présentent d’abord l’état de la littérature actuelle abordant les stratégies éducatives nutritionnelles qui ont été évaluées auprès de la population de patients vivant avec la cirrhose. Les résultats de cette revue narrative de la littérature démontrent qu’il n’existe que très peu d’études à ce sujet, ce qui constitue une lacune importante dans la prise en charge nutritionnelle de cette population. Une étude randomisée contrôlée à devis mixte a ensuite évalué l’impact d’une ressource éducative en nutrition dans le contexte des maladies chroniques du foie, le guide La nutrition pour la cirrhose, auprès de 39 patients, dont 23 dans le groupe intervention (Guide+ ; utilisation du guide pendant 6 mois) et 16 dans le groupe contrôle (Guide- ; aucune intervention éducative). Les résultats quantitatifs montrent une augmentation significative du niveau de connaissances en nutrition (p=0.032) et une réduction du risque de présenter de la malnutrition (p=0.021) dans le groupe Guide+ comparativement au Guide-. L’analyse qualitative a mis en évidence des éléments d’appréciation et d’insatisfaction, notamment des difficultés liées à la navigation du guide, les différentes issues et sentiments résultant de son utilisation. Un troisième volet de la thèse a étudié l’intérêt des patients à recevoir une éducation nutritionnelle via l’utilisation de technologies. Parmi les 77 participants, 72,7 % étaient intéressés à cette approche. Les patients intéressés ont obtenu des scores de compétences technologiques significativement plus élevés que les patients non-intéressés (p<0.001). De plus, les patients non intéressés étaient diagnostiqués davantage avec une cirrhose d’origine alcoolique. Parmi les préférences des patients intéressés, l’envoi de matériel éducatif et de capsules vidéo par courriel et les formations préenregistrées ont été les plus mentionnées. En conclusion, peu de stratégies éducatives en nutrition ont été élaborées et évaluées chez les patients atteints de cirrhose. L’utilisation du guide La nutrition pour la cirrhose pendant 6 mois a amélioré les connaissances en nutrition et réduit le risque nutritionnel. Bien que la majorité des patients soient intéressés aux plateformes numériques pour l’éducation nutritionnelle, d'autres pourraient nécessiter des approches alternatives/complémentaires ou une formation en technologies.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.074

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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