166: Using Electronic Medical Records to Estimate Overweight and Obesity Rates in Children in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Few population-based systems exist to monitor child obesity prevalence in Canada. Data from electronic medical records (EMR) have been used in a small number of juridstictions worldwide to estimate obesity prevalence in children. To determine the frequency of height and weight documentation in EMRs in children, to describe the prevalence of child overweight and obesity, by age, and sex using data from the Electronic Medical Record Administrative data Linked Database (EMRALD) database in Ontario, and to determine if there are differences in prevalence based on visit type (well-child visit vs. other). We abstracted height and weight in children zero to 19 years of age in EMRALD who had at least one well-child visit from January 2010 to December 2011. Using the most recent visit with both a documented height and weight, we reported the proportion and 95% CIs of subjects defined as overweight, and obese, by age group and sex, using the WHO growth reference standards. We compared the proportion or overweight and obese children by visit type for all age groups, using χ2 tests. There were 28,083 well-child visits in 7705 children over this study period. 84.7% of children who attended well-child visits had both a height and weight documented. The prevalence of overweight and obesity, varied by age group from 12% to 32%, and 2% to 12%, respectively. Obesity rates were significantly higher in one- to four-year-olds compared to children <1 year of age (6.1% vs. 2.3%), and in 10- to 14-year-olds compared to five- to nine-year-olds (12% vs. 9%). Both one- to four-year-old (7.2% vs. 4.9%) and 10- to 14-year-old boys (14.5% vs. 9.6%) had higher obesity rates. The proportion of overweight and obese children was higher using heights and weights reported from other child visit types, compared to well-child visits, for all age groups (P<0.05), except for children less than one year of age (P=0.45). We documented a high rate of overweight and obesity in children. EMR may be a useful tool to conduct population-based surveillance of child overweight and obesity in Canada. The selection of visit type may be an important methodological consideration.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».