Determining rates of overweight and obese status in children using electronic medical records: Cross-sectional study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: (Electronic Medical Record Administrative data Linked Database). DESIGN: Heights and weights were abstracted for children 0 to 19 years of age who had at least one well-child visit from January 2010 to December 2011. Using the most recent visit, the proportions and 95% CIs of patients defined as overweight and obese were compared by age group, sex, and visit type using the World Health Organization growth reference standards. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: Children 0 to 19 years of age who were rostered to a primary care physician participating in EMRALD and had at least one well-child visit from January 2010 to December 2011. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion and 95% CI of children with overweight and obese status by age group; proportion of children with overweight and obese status by sex (with male sex as the referent) within each age group; and proportion of children with overweight and obese status at the most recent well-child visit type compared with other visit types by age group. RESULTS: < .05) had higher obesity rates compared with girls. Rates of overweight and obese status were lower using data from well-child visits compared with other visits. CONCLUSION: Electronic medical records might be useful to conduct population-based surveillance of overweight or obese status in children. Methodologic standards, however, should be developed.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».