Indicators of Pediatric Malnutrition in a Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study was conducted to determine the prevalence of malnutrition at a Canadian children's hospital based on medical records and to identify gaps in current practices and rates/reasons for dietitian consult. METHODS: A retrospective chart audit of patients admitted during a winter season was completed. Patients with length of stay <4 days were excluded, as were those with fluid retention diseases. Outcome variables included anthropometrics, diet order, rates and reasons for dietitian consult, and biochemical data. RESULTS: Of the 83 charts reviewed (mean ± SD age 7.3 ± 5.6 years of age), weights were recorded less frequently than recommended (45% of patients ≤2 years of age and 85% of patients >2 years of age met or exceeded recommendations). Twenty-nine (36%) patients were identified at potential increased nutrition risk for overweight, 10 (12%) for underweight, and 31 (38%) patients had nutrition-related chart notes. Only 23 patients (28%) received a dietitian consult and, of those, 21 had a nutrition related chart note. Consultation occurred an average 5.4 ± 4.96 days after admission. CONCLUSIONS: These data emphasize the need for development of standardized screening and assessment tools to better identify pediatric patients at risk for malnutrition and to improve access to optimal nutrition care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».