MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2805022355 · doi:10.1093/pch/pxy054.108

FOOD FOR THOUGHT: BIOPSYCHOSOCIAL FACTORS AND FEEDING BEHAVIOURS IN FAILURE TO THRIVE

2018· article· en· W2805022355 sur OpenAlexaff
Nina Mazze, Emma Cory, Julie Meeks Gardner, Mara Alexanian‐Farr, Carly Mutch, Sherna Marcus, Julie Johnstone, Meta van den Heuvel

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFailure to thriveMedicineBiopsychosocial modelGrowth chartPediatricsReferralWeight for AgeAnthropometryPopulationUnderweightFamily medicinePsychiatryOverweightBody mass indexEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Failure to thrive (FTT) is prevalent in 5% of the paediatric population and results from the interactions between the child’s health, behaviour, development and social environment. A multi-disciplinary team approach to treat FTT is effective but resources are not always available. OBJECTIVES To characterize biopsychosocial factors and feeding behaviours in children presenting with failure to thrive in our clinic. DESIGN/METHODS A retrospective cross-sectional chart review of children referred to our academic growth and feeding clinic was performed. Children between the ages of 2 months and 5 years with a first clinic visit between 1st January 2015 and 31st of December 2016 were included. Data from the patient’s first visit was included in the study. In a REDCAP database, anthropometric measures according to WHO growth curves, medical history and concurrent developmental delays were recorded. Factors important to the child’s social environment (e.g. maternal mental health, financial problems) were identified. These factors were self-reported by parents to the clinic team or noted on the patient’s referral. Specific attention was paid to the identification of feeding behaviours of children (e.g. vomiting, gagging) and parents (e.g. force feeding, use of distractions). Descriptive statistics were used to analyze the data. RESULTS The study included n = 138 (53.6% male) children with a mean age of 16.9 (SD 10.8) months. The mean weight-for-age percentile was 16.0 (SD 24.3), mean height-for age percentile was 23.8 (SD 30.7), and mean weight-for-length percentile was 16.8 (SD 23.4). 88 (63.8%) children had both growth and feeding behaviour concerns. 26 (18.8%) children were born prematurely and 24 (17.4%) were small for gestational age. 57 (41.3%) children had a history of gastro-oesophageal reflux. In 10 (7.2 %) children, a genetic diagnosis was identified. Concurrent developmental delays were described in the gross motor (20.3%), fine motor (8.0%), speech and language (20.3%) and social domains (6.5%). Feeding developmental milestones that were delayed included not-self feeding (17.4%) and a diet inappropriate for age (20.3%). Important factors that were identified in the child’s social environment were: maternal depression (5.1%), CAS involvement (10.1%) and financial problems (7.2 %). Maternal anxiety was reported but difficult to define. In more than half (50.7%) of the children, feeding behaviours of vomiting, gagging and/or crying and arching were described. Parents used force feeding (14.5%) and distractions (47.1%), and reported mealtimes longer than 30 minutes (70.3%). Most commonly used distractions were television (25.4%) and mobile screens (14.5%). CONCLUSION In our academic population of children with FTT, there is a high incidence of concurrent developmental delays, delayed feeding milestones and feeding behaviour problems. Almost half of the parents used distractions and even more parents prolonged mealtimes to make their child eat. These results underscore the importance of a multi-disciplinary team approach to address feeding behaviours and child development in our population of children with FTT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child HealthMême sujetChild Nutrition and Feeding IssuesTravaux en français237 207