Maternal perceptions of underweight and overweight for 6–8 years olds from a Canadian cohort: reporting weights, concerns and conversations with healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The majority of mothers do not correctly identify their child's weight status. The reasons for the misperception are not well understood. This study's objective was to describe maternal perceptions of their child's body mass index (BMI) and maternal report of weight concerns raised by a health professional. DESIGN: Prospective, community-based cohort. PARTICIPANTS: Data were collected in 2010 from 450 mothers previously included in a longitudinal birth cohort. Mothers of children aged 6-8 years reported their child's anthropometric measures and were surveyed concerning their opinion about their child's weight. They were also asked if a healthcare provider raised any concerns regarding their child's body weight. Child BMI was categorised according to the WHO Growth Charts adapted for Canada. Descriptive statistics and bivariate analyses were used to evaluate mothers' ability to correctly identify their children's body habitus. RESULTS: 74% of children had a healthy BMI, 10% were underweight, 9% were overweight and 7% were obese. 80%, 89% and 62% of mothers with underweight, overweight and obese children, respectively, believed that their child was at the right weight. The proportion of mothers who recalled a health professional raising concerns about their child being underweight, overweight, and obese was low (12.5%). CONCLUSIONS: The majority of mothers with children at unhealthy weights misclassified and normalised their child's weight status, and they did not recall a health professional raising concerns regarding their child's weight. The highest rates of child body weight misclassification occurred in overweight children. This suggests that there are missed opportunities for healthcare professionals to improve knowledge exchange and early interventions to assist parents to recognise and support healthy weights for their children.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».