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Enregistrement W2040039687 · doi:10.1542/peds.2014-1630

A Practical Approach to Classifying and Managing Feeding Difficulties

2015· review· en· W2040039687 sur OpenAlexaff
Benny Kerzner, Kim Milano, William C. MacLean, Glenn Berall, Sheela Stuart, Irene Chatoor

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineCategorizationVariety (cybernetics)Set (abstract data type)Developmental psychologyClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many young children are thought by their parents to eat poorly. Although the majority of these children are mildly affected, a small percentage have a serious feeding disorder. Nevertheless, even mildly affected children whose anxious parents adopt inappropriate feeding practices may experience consequences. Therefore, pediatricians must take all parental concerns seriously and offer appropriate guidance. This requires a workable classification of feeding problems and a systematic approach. The classification and approach we describe incorporate more recent considerations by specialists, both medical and psychological. In our model, children are categorized under the 3 principal eating behaviors that concern parents: limited appetite, selective intake, and fear of feeding. Each category includes a range from normal (misperceived) to severe (behavioral and organic). The feeding styles of caregivers (responsive, controlling, indulgent, and neglectful) are also incorporated. The objective is to allow the physician to efficiently sort out the wide variety of conditions, categorize them for therapy, and where necessary refer to specialists in the field.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations369
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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