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Enregistrement W2783319370 · doi:10.2196/resprot.8302

Research- and Practice-Based Nutrition Education and Cooking Workshops in Pediatric Oncology: Protocol for Implementation and Development of Curriculum

2018· article· en· W2783319370 sur OpenAlexafffundvenue
Cynthia Chaput, Sabrina Beaulieu-Gagnon, Véronique Bélanger, Simon Drouin, Laurence Bertout, Lucie Lafrance, Cinthia Olivier, Marthe Robitaille, Caroline Laverdière, Daniel Sinnett, Marie Marquis, Valérie Marcil

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFondation Charles-BruneauUniversité de Montréal
Mots-clésMedicineChildhood cancerCancerCurriculumPediatric oncologyProtocol (science)Pediatric cancerFamily medicineAlternative medicineInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progresses in childhood cancer treatment, diagnosis, and management have resulted in childhood cancer survival rates of over 80%. However, this therapeutic success comes with a heavy price: two-thirds of childhood cancer survivors will be affected by further complications, including cardiovascular and metabolic diseases. Adequate nutrition during cancer treatment is essential to ensure the child's optimal development, improve tolerance to treatments, and can contribute to lower the risk of developing cardiometabolic diseases. Side effects of cancer treatments can negatively impact children's nutritional intake and eating behaviors. Involving the families of childhood cancer patients in educational workshops could be a promising avenue to promote healthy eating during and after cancer treatment. OBJECTIVE: The objectives of this study were to develop, validate, and implement a family-based nutrition education and cooking workshop curriculum in a pediatric oncology setting that addresses the nutritional issues encountered during treatments while promoting the adoption of healthy eating habits for the prevention of long-term cardiometabolic effects. METHODS: The workshops were developed and validated following an 8-step iterative process, including a review of the literature and consultations with a steering committee. An evaluation tool was also developed. A nonrandomized study protocol was elaborated to implement the workshops and measure their impact. The themes of the 6 research- and practice-based lessons are as follows: meal fortification during cancer treatment, changes in taste during cancer therapy and their impact on children, adapting diet to eating-related side effects of treatments, nutritional support during cancer treatment, Mediterranean diet and health, and planning quick and economic meals. The validation process included consultations with the institution's clinical nutrition professionals. Self-administered post questionnaires were developed according to the content of each workshop to measure short-term outcomes, namely, participants' perception of knowledge acquisition, behavioral intention, and satisfaction. Medium-term outcomes that will be evaluated are participants' anthropometric profile, quality of the diet, and circulating biomarkers of metabolic health. RESULTS: The project was funded in 2016 and enrollment will be completed in 2021. Data analysis is currently under way and the first results are expected to be submitted for publication in 2019. CONCLUSIONS: This research- and practice-based nutrition education and cooking demonstration curriculum could be a valuable complement to a multidisciplinary lifestyle intervention for the prevention of long-term cardiometabolic complications in childhood cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,013

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.

Tête enseignante Opus0,346
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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