Body Perception: Do Parents, Their Children, and Their Children's Physicians Perceive Body Image Differently?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare children's, parents' and physicians' perceptions of children's body size. PATIENTS AND METHODS: We administered a structured questionnaire of body size perception using a descriptive Likert scale keyed to body image figures to children ages 12 to 18 years. The same scale was given to parents of children ages 5 to 18 years. The sample consisted of 91 children and their parents being seen in the Pediatric Gastroenterology Clinic for concerns unrelated to overweight. Weight and height of the children were measured, and body mass index (BMI) was calculated. The children's BMI percentiles were categorized as underweight (<15th), normal (15th-85th), overweight (85th-95th), and obese (95th and above). The attending physician independently completed the body image and description scale and indicated the figure that most accurately represented the patient without reference to BMI standards. Accuracy of the patients', parents', and doctors' estimates were statistically compared. RESULTS: The sample population consisted of 6.4% underweight, 70.5% normal weight, 7.7% overweight, and 15.4% obese. Forty-four percent of parents underestimated children's body size using word descriptions and 47% underestimated using figures. Forty percent of the children underestimated their own body size using descriptions and 43% underestimated using figures. The physicians in this study had a higher percentage of correct estimates; however, they underestimated 33% of the patients using both word descriptions and figures. Some obese children were not recognized, and several average children were perceived as underweight. CONCLUSIONS: Many children underestimated their degree of overweight. Their parents and even their attending physicians shared this misperception. This study demonstrates the need to further educate physicians to recognize obesity and overweight so that they can counsel children and their families.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».