Physical activity level among children recovering from severe acute malnutrition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the level and predictors of physical activity at discharge among children recovering from severe acute malnutrition (SAM). METHODS: We conducted a prospective study among 69 children 6-59 months of age admitted with SAM for nutritional rehabilitation at Mulago National Referral Hospital, Uganda. Using hip-mounted triaxial accelerometers, we measured physical activity expressed as counts per minute (cpm) during the last three days of hospital treatment. As potential predictors, we assessed clinical and background characteristics, duration to transition phase and duration of hospitalisation, serum C-reactive protein and whole-blood docosahexaenoic acid (DHA). Multiple linear regression analyses were used to identify predictors of physical activity. RESULTS: The median (IQR) age was 15.5 (12.6; 20.5) months. At discharge, the mean (SD) movement was 285 (126) cpm. Physical activity was 43 (19; 67) cpm higher for each unit increase in weight-for-height z-score (WHZ) and 72 (36; 108) cpm higher for each centimetre increase in MUAC. Whole-blood DHA on admission was also a positive predictor of physical activity, whereas duration to transition phase and duration of hospitalisation were both negative predictors. CONCLUSION: The level of physical activity at discharge among children treated for SAM was low. WHZ, MUAC and DHA on admission were positive predictors of physical activity, whereas duration of stabilisation and hospitalisation was negative predictors of physical activity. These results suggest that assessment of physical activity may be used as a marker of recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».