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Enregistrement W2907483884 · doi:10.15562/bmj.v7i3.1219

Description of nutritional status and the incidence of stunting children in early childhood education programs in Bali-Indonesia

2018· article· en· W2907483884 sur OpenAlexaff
Ni Nengah Ariati, Arma Fetria, A.A. Putra Purnamawati, Ni Nyoman Suarni, Ida Ayu Eka Padmiari, Pande Putu Sri Sugiani

Notice bibliographique

RevueBali Medical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightWastingAnthropometryOverweightEnvironmental healthMedicineIncidence (geometry)Cognitive developmentPediatricsEarly childhoodDemographyGerontologyPsychologyCognitionBody mass indexDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Early childhood is often called the golden age that is an active individual with rapid growth and development so the nutritional needs must be met and balanced. Every parent would want a balance between physical growth and optimal mental development in their child. In reality, there are still some cases of under-nutrition, stunting, and wasting in some areas of Bali Province. This is certainly a challenge for governments, especially health providers to reduce and prevent that situation because the lack of nutrients that occur in this golden period is irreversible. The less nutritional status will decrease the cognitive abilities development, the child easily sick and low competitiveness. This study aims to know the description of the nutritional status and the incidence of stunting children in early childhood in Bali Province.Method: This research was observational with cross-sectional design, involving 53 children in early childhood programs which are scattered in several regencies in Bali Province such as Bangli, Gianyar, Singaraja, and Denpasar. The nutritional status of children was assessed by comparing body weight with age, whereas stunting incidence was evaluated by comparing height with age using an anthropometric standard of child nutritional status assessment based on Minister of Health Decree No. 1995/MENKES/SK/XII/2010.Result: This research showed that 35.85% sample were underweight, 60.38% well nourished, and 3.77% overweight. The data after Height/Age measurement has shown that 9.43% sample were short, 73.58% normal, and 16.98% tall. Conclusion: This study has concluded most of the sample were well nourished (60.38%), nevertheless there was still underweight and overweight sample. According to the Height/Age index can be concluded that most of the sample was normal 73.8%. Also, some of the samples were short and tall.Â

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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