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Enregistrement W2029499742 · doi:10.3148/75.1.2014.29

Malnutrition in Hospitalized Children: Prevalence, Impact, and Management

2014· article· en· W2029499742 sur OpenAlexaffvenue
Véronique Groleau, Maxime Thibault, Myriam Doyon, Eve-Emmanuelle Brochu, Claude Roy, Corentin Babakissa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionPediatricsBody mass indexWeight for AgePercentileSkinfold thicknessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Malnutrition in hospitalized children has been reported since the late 1970s. The prevalence of acute and chronic malnutrition was examined in hospitalized patients in a general pediatric unit, and the impact and management of malnutrition were assessed. METHODS: The nutritional risk score (NRS) and nutritional status (NS) (weight, height, body mass index, and skinfold thickness) of children aged zero to 18 years were assessed upon hospital admission. Growth and energy intake were monitored every three days until discharge. RESULTS: A total of 173 children (median age three years, 88 girls) participated; 79.8% had a moderate to severe NRS and 13.3% were acutely and/or chronically malnourished. A high NRS was associated with a longer hospital stay in children older than three years (P<0.05), while a poor NS (weight for height percentile) was correlated with prolonged hospitalization in children aged three years or younger (P<0.05). Although weight did not change during hospitalization, a decrease in skinfolds was documented (n=43, P<0.05). Patients with a high NRS had lower energy intake than those not at risk. However, children with abnormal NS received 92.5% of recommended energy intake. CONCLUSIONS: This study suggests that all children admitted to hospital should have an evaluation of their NRS and NS, so that they can receive appropriate nutrition interventions provided by a multidisciplinary nutrition team.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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