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Enregistrement W2135410908 · doi:10.6000/1929-4247.2015.04.02.6

Nutrient Intake Patterns in Preschool Children from Inner City Day-Care Centers

2015· article· en· W2135410908 sur OpenAlexvenueno aff
K‐L. Catherine Jen, Yu-Lyu Yeh, Gwen Alexander, Andrea E. Cassidy‐Bushrow, Hadil S. Subih

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHenry Ford Health SystemWayne State University
Mots-clésMedicineEnvironmental healthPediatricsGerontologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An elevated body mass index (BMI) early in childhood is known as a predictor for adult obesity and obesity related comorbidities.Three year old obese children have exhibited inflammatory biomarkers linked to chronic diseases, so childhood obesity prevention efforts should start during early years of life.The current study, conducted in the U.S., collected 24 hour nutrient intake through dietary records and compared body weight and intake patterns of children from two daycare centers differing in racial and income levels.Anthropometric and dietary measures were obtained from 74 caregivers (CG) and their children.Each child's food intake at preschool was observed and recorded by direct observation by graduate students.The home food intake was recorded by the CG.Fifty one CG returned all the dietary records and completed the study.Both center and at home records were combined together to produce the daily nutrient intake data.The mean BMI percentile for both boys and girls were in the healthy BMI range, although a higher percent of girls had BMI greater than 85 percentile.All macronutrients were significantly higher than the Dietary Recommended Intake (DRI) or estimated average requirement (EAR).Children from low income families consumed more protein, total fat, saturated fat, higher percentage of energy from saturated fat and had higher sodium intake.Elevated intake of fat and protein may predispose children to weight gain.Nutrition education to teach CG, especially those with low income, to reduce energy density in meals is warranted.

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)0,001
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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