Anthropometric measures are simple and accurate paediatric weight-prediction proxies in resource-poor settings with a high HIV prevalence
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Accurate weight measurements are essential for both growth monitoring and drug dose calculations in children. Weight can be accurately measured using calibrated scales in resource-rich settings; however, reliable scales are often not available in resource-poor regions or emergency situations. Current age and/or length/height-based weight-prediction equations tend to overestimate weight because they were developed from Western children's measures. Objective To determine the accuracy of several proxy measures for children's weight among a predominately HIV-positive group of children aged 18 months to 12 years in Botswana. Design Weight, length/height, ulna and tibia lengths, mid-upper arm circumference (MUAC) and triceps skinfold were measured on 775 children recruited from Gaborone, Botswana, between 6 July and 24 August 2011. Results Mean (95% CI) age and weight were 7.8 years (7.5 to 8.4) and 21.7 kg (21.2 to 22.2), respectively. The majority of children were HIV-positive (n=625, 81%) and on antiretroviral treatment (n=594, 95%). The sample was randomly divided; a general linear model was used to develop weight-prediction equations for one half of the sample (n=387), which were then used to predict the weight of the other half (n=388). MUAC and length/height, MUAC and tibia length and MUAC and ulna length most accurately predicted weight, with an adjusted R2of 0.96, 0.95 and 0.93, respectively. Using MUAC and length/height, MUAC and tibia length and MUAC and ulna length equations, ≥92% of predicted weight fell within 15% of actual weight, compared with <55% using current equations. Conclusion The development of nomograms using these equations is warranted to allow for rapid and accurate weight prediction from these simple anthropometric measures in HIV-endemic, resource-constrained settings.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».