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Enregistrement W2405206466 · doi:10.1111/j.1440-1754.2007.01013.x

Letters to the Editor

2007· letter· en· W2405206466 sur OpenAlexaff
Melissa Wake, Rachel Barratt, Sharon W. Foster, Raelene McNaughton

Notice bibliographique

RevueJournal of Paediatrics and Child Health · 2007
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensPolicyWise for Children & Families
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightAnthropometryChildhood obesityFamily medicineIntervention (counseling)ObesityHealth carePediatricsGerontologyDemographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

18 September 2006 Dear Editor, LOOKING OUT FOR OVERWEIGHT/OBESITY IN AUSTRALIAN PRESCHOOLERS: WHO’S ACTUALLY DOING IT? Prevalence of overweight/obesity has risen dramatically in Australian pre-schoolers, topping 20% by 2004.1 The period before school entry may be an important opportunity for early intervention, before comorbidities emerge. Despite this rising epidemic, it is clear that major child health providers including general practitioners2 and large children’s hospitals3,4 are neither systematically nor effectively addressing the issue. The only other services universally available for pre-schoolers’ health care in several Australian states are the community maternal and child nursing services. We surveyed metropolitan Victorian Maternal and Child Health (M&CH) nurses regarding their routine anthropometric practice for 2- to 5-year-old children and perceived role in managing childhood overweight. In February 2006, surveys were completed by 175 of a convenience sample of just under 200 M&CH nurses attending one of three annual professional development conferences in Melbourne, Victoria, which all M&CH nurses are encouraged to attend. Respondents’ M&CH experience ranged from <5 to >20 years. Most training in basic anthropometry (70%) had occurred during the M&CH training course, often many years earlier, and >20% reported having received no anthropometric training. All routinely weighed and measured attending children. Most (64%) scales had been calibrated within the preceding year, and 62% were over 5 years old. Height measures tended to be old and rarely checked; 23% reported using stand-alone stadiometers, 63% pull-down tapes (which need regular checking), and the remainder were using techniques likely to be inaccurate. Although 95% recorded height and weight measurements and 80% also plotted them on percentile charts, none used body mass index (BMI) charts, only 12% reported calculating child BMI, and only 22% knew how to calculate BMI correctly. There was no consensus on the prevalence of overweight and obesity. Some nurses reported seeing few or no overweight/obese children while others thought half of all their clients were affected. Although more than 80% felt very/quite competent broaching and discussing a child’s overweight, only half felt very/quite competent regarding making a difference to a child’s weight. These findings closely resemble our previous findings for general practitioners and major children’s hospitals. Clearly, the 2003 National Health and Medical Research Council guidelines5, recommending routine use of BMI as the measure for overweight surveillance, in Australian children are a long way from reality in all major primary care sectors. Substantial, sustained and systematic investments are required for primary care to become an effective player in state or national initiatives to address established overweight/obesity in pre-schoolers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0130,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,042

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,333 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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