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Enregistrement W2906280555 · doi:10.31786/09756272.18.9.1.115

Nutritional Status and Diet Quality in 7-10 Years Old School Going Children

2018· article· en· W2906280555 sur OpenAlexaboutno aff
Monika Jain, Deeksha Yadav, Vandana Chetna Singh, Ritushri Chamoli

Notice bibliographique

RevueESSENCE – International Journal for Environmental Rehabilitation and Conservation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Environmental healthGerontologyMedicinePediatricsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diet quality index is a measure of the quality of diet using a composite of recommendation regarding the consumption of foods and nutrients. This study was undertaken to assess the nutritional status and observe the diet quality and their association in 7-9 years old school going children. The sample comprised 120 boys and girls who were randomly selected from three schools. Background information was collected using self-designed questionnaire; socio economic status was assessed using Kuppuswamy's socioeconomic status scale. Anthropometric measurements included height and weight. Weight for age and height for age Z scores were calculated using WHO reference. Twenty four hour dietary recall was used to collect information regarding diet and nutrient intake; nutrient adequacy ratio and mean adequacy ratio were calculated. Healthy Eating Index-Canadian was used to assess diet quality of the subjects. According to weight for age Z score, 5.8% were underweight and 0.83% were severely underweight. Nutrient adequacy was inadequate for energy and iron, and was 75% higher than normal for fat. As per HEI-C diet quality of all the subjects was poor. Diet quality was not associated with anthropometric measurements of the subjects. Weak positive correlation was observed in nutrient intake and diet quality score, and no significant association was found between nutritional status and diet quality (p>0.05) and socio economic status and diet quality (p>0.0.5) of children.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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