Reliability of routinely collected anthropometric measurements in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measuring body mass index (BMI) has been proposed as a method of screening for preventive primary care and population surveillance of childhood obesity. However, the accuracy of routinely collected measurements has been questioned. The purpose of this study was to assess the reliability of height, length and weight measurements collected during well-child visits in primary care relative to trained research personnel. METHODS: A cross-sectional study of measurement reliability was conducted in community pediatric and family medicine primary care practices. Each participating child, ages 0 to 18 years, was measured four consecutive times; twice by a primary care team member (e.g. nurses, practice personnel) and twice by a trained research assistant. Inter- and intra-observer reliability was calculated using the technical error of measurement (TEM), relative TEM (%TEM), and a coefficient of reliability (R). RESULTS: Six trained research assistants and 16 primary care team members performed measurements in three practices. All %TEM values for intra-observer reliability of length, height, and weight were classified as 'acceptable' (< 2%; range 0.19% to 0.70%). Inter-observer reliability was also classified as 'acceptable' (< 2%; range 0.36% to 1.03%) for all measurements. Coefficients of reliability (R) were all > 99% for both intra- and inter-observer reliability. Length measurements in children < 2 years had the highest measurement error. There were some significant differences in length intra-observer reliability between observers. CONCLUSION: There was agreement between routine measurements and research measurements although there were some differences in length measurement reliability between practice staff and research assistants. These results provide justification for using routinely collected data from selected primary care practices for secondary purposes such as BMI population surveillance and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».