Growth Assessment in Infants and Toddlers Using Three Different Reference Charts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the proportion of children < or =24 months old in a tertiary care facility defined as at risk of undernutrition or overnutrition differs according to different references used for assessment: the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), National Center for Health Statistics (NCHS) or Tanner-Whitehouse (Tanner) growth charts for weight-for-age and length-for-age. METHODS: Lengths and weights were measured on infants (207 female, 341 male) aged < or =24 months admitted from or attending clinics in the General Pediatric or Respiratory Medicine Programs at The Hospital for Sick Children, Toronto. Weight-for-age and length-for-age percentiles and percent ideal body weight were electronically computed. RESULTS: The proportion of all children whose weight-for-age was <3rd percentile (at risk of undernutrition) was greatest using the CDC growth charts (22.5%) compared with the NCHS (15.9%) or Tanner (19.2%) growth charts. Likewise, the proportion of all infants/toddlers with percent ideal body weight <90 (at risk of undernutrition) was greatest using the CDC (32.3%) compared with the NCHS (22.1%) or Tanner (25.9%) growth charts. In contrast, the percentage of children whose percent ideal body weight was > or =110% (at risk of overnutrition) was least using the CDC (18.1%) compared with the NCHS (26.1%) or Tanner (22.4%) growth charts. CONCLUSION: More children aged < or =24 months will be defined as at risk of undernutrition and fewer at risk of overnutrition when using weight-for-age or percent ideal body weight and the CDC growth charts compared with the NCHS or Tanner growth charts. As a result, requests for a more detailed nutritional assessment for undernutrition will likely follow implementation of the CDC growth charts in a tertiary care setting. As the CDC, NCHS and Tanner growth charts are growth "references" rather than "standards," other than for screening purposes, they should not be used in isolation when assessing growth and nutritional status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».