Prediction of Preadolescent Overweight and Poor Cardiometabolic Outcome in Children up to 6 Years of Age: Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dynamic risk estimations may enable targeting primary prevention of overweight and overweight-related adverse cardiometabolic outcome in later life, potentially serving as a valuable addition to universal primary prevention. This approach seems particularly promising in young children, as body mass index (BMI) changes at a young age are highly predictive of these outcomes, and parental lifestyle interventions at a young age are associated with improved long-term outcome. OBJECTIVE: This paper describes the design of our study, which aims to develop digitized tools that can be implemented in the Dutch Child Health Care (CHC) system or by pediatricians for children up to 6 years of age. These tools will enable (1) dynamically predicting the development of overweight, hypertension or prehypertension, low high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) values, and high total cholesterol to HDL-C ratio by early adolescence and (2) identifying children who are likely to have poor cardiometabolic outcome by the age of 5-6 years and by the age of 10 years. METHODS: Data will be obtained from the Generation R (n=7893) and Prevention and Incidence of Asthma and Mite Allergy (PIAMA; n=3963) cohorts, two Dutch prenatally recruited cohorts. We will select candidate predictors that can be assessed during the first visit and/or during subsequent visits to the CHC center or pediatrician, including sex; parental age, education level, and BMI; smoking exposure; ethnicity; birth weight; gestational age; breastfeeding versus formula feeding; and growth data through the age of 6 years. We will design dynamic prediction models that can be updated with new information obtained during subsequent CHC visits, allowing each measurement to be added to the model. Performance of the model will be assessed in terms of discrimination and calibration. Finally, the model will be validated both internally and externally using the combined cohort data and then converted into a computer-assisted tool called ProCOR (Prediction Of Child CardiOmetabolic Risk). RESULTS: This is an ongoing research project financed by the Dutch government. The first results are expected in 2016. CONCLUSIONS: This study may contribute to the national implementation of digitized tools for assessing the risk of overweight and related cardiometabolic outcome in young children, enabling targeted primary prevention, ultimately yielding relevant health gains and improved resource allocation.
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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 | 0,027 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,013 |
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 ».