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Enregistrement W2898158687 · doi:10.2196/11619

Body Mass Index Screening and Follow-Up: A Cross-Sectional Questionnaire Study of Pennsylvania School Nurses

2018· article· en· W2898158687 sur OpenAlexvenueno aff
Erica Francis, Alicia M. Hoke, Jennifer L. Kraschnewski

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexOverweightMedicineCross-sectional studyFamily medicineHealth careChildhood obesityObesityNursingGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood overweight and obesity health concerns can affect a student's academic performance, so it is important to identify resources for school nurses that would help to improve self-efficacy, knowledge, and confidence when approaching parents with sensitive weight-related information and influence overall obesity prevention efforts in the school setting. OBJECTIVE: The purpose of this study was to conduct a Pennsylvania (PA) state-wide 29-item survey addressing school nursing barriers and practices, supplementing information already known in this area. Although the survey covered a range of topics, the focus was body mass index (BMI) screening and its related practice within the schools. METHODS: We conducted a state-wide Web-based survey of school nurses in PA to understand current areas of care, find ways to address child health through school BMI screenings and follow up, and identify current educational gaps to assist school nurses with providing whole child care within the realm of weight management. Chi-square test of independence was conducted to determine the relationship between BMI screening follow up and interest in a BMI toolkit. RESULTS: Nurse participants (N=210), with a 42% (210/500) response rate, represented 208 school districts across PA. Participants were asked about their current process for notifying parents of BMI screening results. The majority (116/210, 55.2%) send a letter home in the mail, while others (62/210, 29.5%) send a letter home with students. A small number (8/210, 3.8%) said they did not notify parents altogether, and some (39/210, 18.6%) notify parents electronically. More than one-third (75/210, 35.7%) of nurses reported receiving BMI screening inquiries from parents; however, under half (35/75, 46.7%) of those respondents indicated they follow up with parents whose child screens overweight or obese. Overall, the vast majority (182/210, 86.7%) do not follow up with parents whose child screens overweight or obese. The majority (150/210, 71.4%) of the nurses responded they would benefit from a toolkit with resources to assist with communication with parents and children about BMI screenings. A significant association between respondent follow up and interest in a BMI toolkit was observed (P=.01). CONCLUSIONS: Schools must start recognizing the role school nurses play to monitor and promote children's health. This goal might include involving them in school-based preventive programs, empowering them to lead initiatives that support whole child health and ensuring opportunities for professional development of interest to them. Nonetheless, the first step in facilitating obesity prevention methods within schools is to provide school nurses with meaningful tools that help facilitate conversations with parents, guardians, and caregivers regarding their child's weight status and health through a BMI screening toolkit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,457 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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