Are Canadian pediatric nephrology patients really overweight?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the influence of height age and short stature on BMI z-scores in children with chronic kidney disease (CKD) in view of the pandemic increase of childhood obesity. MATERIALS: Pediatric nephrology patients older than 2 years of age from 2 tertiary centers in Ontario and age- and gender matched controls from a local reference population. METHODS: We estimated height, weight and body mass index (BMI) z-scores of 705 nephrology patients (319 female) and 4,196 controls aged 2.01 - 19.92 years with chronological and height-adjusted age (corresponding age for a given height plotted on the 50th percentile). The National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) was used for the z-score Estimation. RESULTS: Chronological age-based patient weight z-scores were significantly heavier than in the NHANES data (median weight z-score +0.29, BMI z-score +0.51; significantly non-zero), not significantly different from height-adjusted age-based BMI z-score (+0.51). The children with kidney problems were shorter (-0.10 SD) than controls. CONCLUSION: The proportion of overweight nephrology patients was similar to matched controls and BMI z-score diminished with worsening GFR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».