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Record W7119717062 · doi:10.65034/bjnabstract-cpn25268

AVALIAÇAO DO ESTADO NUTRICIONAL NA HEMODIALISE: UMA ABORDAGEM MULTIPROFISSIONAL

2025· article· W7119717062 on OpenAlexaboutno aff
Otavio Schmidt Feltrin, Franklin Corrêa Barcellos, Eduardo Araldi Didone, Lara Backes de Lima, Manuela Bernardi da Silva

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Language
FieldMedicine
TopicNutrition and Health in Aging
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMEDLINEClinical PracticeDiseasePopulationCognitive impairment

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: Introdução: Pacientes em hemodiálise têm risco elevado de distúrbios nutricionais e comprometimento cognitivo, fatores que prejudicam a adesão ao tratamento e os desfechos clínicos. O Malnutrition-Inflammation Score (MIS) é uma ferramenta validada para avaliação nutricional nessa população, enquanto o Montreal Cognitive Assessment (MoCA) avalia a capacidade de seguir orientações terapêuticas. A atuação da equipe multidisciplinar, especialmente do nutricionista, é essencial para identificar precocemente alterações e implementar intervenções. Este trabalho analisa a aplicação do MIS e do MoCA, correlacionando estado nutricional e função cognitiva em pacientes em hemodiálise. Métodos: Material e Método: Estudo transversal realizado em um hospital universitário do sul do Brasil, entre novembro e dezembro de 2021, com 107 pacientes em hemodiálise. O estado nutricional foi avaliado pelo MIS, considerando desnutrição para escores ≥6. A função cognitiva foi avaliada com o MoCA. As análises incluíram o teste de Shapiro-Wilk, Levene, t de Student, U de Mann-Whitney e regressão linear. O nutricionista participou da coleta, análise dos dados e planejamento das intervenções junto à equipe. Resultados: Resultados: Dos 107 pacientes avaliados, 56,1% eram do sexo masculino. A mediana do MIS foi 5 (intervalo interquartílico de 3 a 8). Mulheres apresentaram escores mais elevados de MIS em comparação aos homens (p=0,02), indicando maior risco de desnutrição. No total, 47,6% dos pacientes (51 indivíduos) apresentaram escore ≥6. Houve correlação inversa fraca entre MIS e MoCA (r= -0,27; p=0,02), sugerindo que piores estados nutricionais associaram-se a menor desempenho cognitivo. Discussão: A alta prevalência de risco nutricional evidencia a necessidade de avaliações periódicas e ressalta o papel central do nutricionista. O MIS permite identificar precocemente alterações nutricionais, enquanto o MoCA detecta déficits cognitivos que impactam a adesão terapêutica. A maior vulnerabilidade entre mulheres indica a necessidade de estratégias específicas. A atuação integrada da equipe multidisciplinar é crucial para intervenções eficazes. Conclusão: A avaliação conjunta pelo MIS e MoCA é essencial em pacientes em hemodiálise. Mulheres apresentaram maior risco de desnutrição, reforçando a importância de abordagens diferenciadas. A atuação do nutricionista na equipe multiprofissional é indispensável para o monitoramento e a intervenção, favorecendo melhor prognóstico e qualidade de vida.

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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.079

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0060.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.370
Teacher spread0.342 · 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 designObservational
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
Has abstractyes

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