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Enregistrement W2419325951 · doi:10.1093/pch/21.5.265

An update to the Greig Health Record: Preventive health care visits for children and adolescents aged 6 to 17 years – Technical report

2016· article· en· W2419325951 sur OpenAlexaffabout
Anita Arya Greig, Evelyn Constantin, Claire LeBlanc, Bruno Riverin, Patricia Tak-Sam Li, Carl Cummings

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistMedicineFamily medicineHealth carePreventive carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T he Greig Health Record is an evidence-based clinical tool to be used in preventive care visits for school-aged children.It contains a checklist tool and five pages of supplementary information for reference and patient information handouts.This tool was designed using the model of the widely used Rourke Baby Record for infants and children from birth to age 5.(1) This is the first update of the Greig Health Record, which was published initially in 2010.(2,3)It incorporates recent guidelines and research in preventive care for children and adolescents 6 to 17 years of age.The Greig Health Record comprises information and evidence which is relevant for all paediatric populations, although Canadian research and guidelines have been emphasized wherever possible.Tables have been updated and additional tables and revisions may be found in the supplementary resource pages.As with the Rourke Baby Record, three fonts are used to reflect the strength of recommendations: boldface for good, italics for fair, and regular typeface for recommendations based on consensus or inconclusive evidence.Also following the format of the Rourke Baby Record, the classification system used here is based on the old classification system from the Canadian Task Force on Preventive Health Care.(4) Recommendation classifications are determined by evaluating the quality of supporting evidence.The recommended frequency of preventive visits for healthy children of this age group, based on consensus, is every one to two years.Checklist templates are divided into three age ranges: 6 to 9, 10 to 13 and 14 to 17 years (inclusive).Section headings include: Weight, Height and BMI, Psychosocial history and Development, Nutrition, Education and Advice, Specific Concerns, Examination, Assessment, Immunization, and Medications.Five pages of selected guidelines and resources related to preventive care visits accompany the checklist tables.The first two pages focus on nutrition, sleep, safety and Internet resources and are designed to download, print and share with patients or parents. Growth ChartsUsing the WHO growth charts adapted for Canada to monitor and promote optimal growth is strongly recommended.These charts were redesigned for added clarity in 2014 and can be downloaded on the Dietitians of Canada website at www.whogrowth-charts.ca, which also includes BMI tables and links to BMI calculators and other important resources.(5) Psychosocial History and DevelopmentSocial history for younger children should focus on family structure and dynamics (including discipline), school performance and enjoyment, extracurricular activities and peer relationships, including bullying.The focus of discussions shifts as the child matures and is tailored to the age and maturity of the child, his or An update to the Greig Health Record: Executive summary

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,043

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,350 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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