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Enregistrement W2884647699

Assessing the Prevalence and Treatment of Malnutrition in Hospitalized Children in Mofid Children's Hospital During 2015-2016.

2018· article· en· W2884647699 sur OpenAlexaff
Farid Imanzadeh, Beheshteh Olang, Katayoun Khatami, Amirhossein Hosseini, Naghi Dara, Pejman Rohani, Fatemeh Abdollah Gorji, Maryam Beheshti, Elham Mousavinasab, Nazanin Farahbakhsh, Batoolsadat Emadi, Ali Akbar Sayyari, Agneta Yngve

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightMedicineMalnutritionOverweightPediatricsBody mass indexAnthropometrySevere Acute MalnutritionMalnutrition in childrenInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malnutrition in hospitalized patients causes problems in treatment and increases hospitalization duration. The aim of this research was to determine the prevalence of malnutrition in hospitalized children. METHODS: Children aged 1 month to 18 years (n = 1186) who were admitted to medical and surgery wards of Mofid children's hospital from November 2015 to February 2016, entered the study. We measured different anthropometric variables in patients with malnutrition. Also, nutritional counseling was performed and three months follow-up was done. RESULTS: Patient data were registered in questionnaires particularly for children 2 years old and less. 597 children under 2 years of age and 607 children over two years entered the study. The data analysis was done by SPSS version 22.0 (Chicago, IL, USA). The t test inferential method was used in comparing variables. P values less than 0.05 were considered statistically significant. Based on the body mass index (BMI) Z score, and in accordance with the World Health Organization (WHO) cut-off, among children over 2 years, 9% were diagnosed as overweight or obese, 54% were within the normal range and 37% were underweight at time of admission. In the underweight group, 43% were mildly, 21.2% were moderately and 35.8% were severely underweight. Based on the weight for length Z score in patients less than 2 years of age at time of admission, 6% were overweight, 60% were in normal range and 34% were underweight. Among children with malnutrition, 21% had mild, 3.0% had moderate and 10% had severe malnutrition. No significant meaningful relation was found between prevalence of malnutrition and severity of illness. In the moderate to severe undernutrition group, nutritionist counseling was done. Comparison of BMI and weight, before and after admission (the baseline and the follow up visits), was done by means of repeated measurements. Comparison of the patient's weight at time of admission with weight at 1, 2 and 3 months after the first nutritional consultation showed statistically meaningful difference (P value < 0.05). CONCLUSION: Growth indices need to be evaluated in every hospitalized child. Nutritional consultation is useful in children with malnutrition. The main purpose of early diagnosis of malnutrition is to prevent its progression, and also to design a useful, applicable and cost-effective nutritional intervention for malnutrition treatment.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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