Screening for Pediatric Malnutrition at Hospital Admission: Which Screening Tool Is Best?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying children at malnutrition risk on admission to hospital is considered best practice; however, nutrition screening in pediatric populations is not common. The aim of this study was to determine which screening tool is able to identify children with malnutrition on admission to hospital. METHODS: A nurse administered 2 pediatric nutrition screening tools, Screening Tool for Risk on Nutritional Status and Growth (STRONGkids) and Pediatric Nutrition Screening Tool (PNST) to patients admitted to medicine and surgery units (n = 165). The Subjective Global Nutritional Assessment (SGNA) was then completed by a dietitian, blinded to the results of the screens. Sensitivity, specificity, and κ were calculated for both screening tools against the SGNA. A receiver operating characteristic (ROC) curve assessed alternate cutoffs for each tool. Length of hospital stay (LOS) was used to assess prospective validity. RESULTS: Using the recommended cutoffs, the sensitivity of STRONGkids was 89%, specificity 35%, and κ 0.483. The sensitivity of PNST was 58%, specificity 88%, and κ 0.601. Using adjusted cutoffs, PNST's sensitivity improved to 87%, specificity 71%, and κ 0.681, and STRONGkids specificity improved to 61%, sensitivity 80%, and κ 0.5. Children identified at nutrition risk had significantly longer LOS (P < 0.05). CONCLUSION: This study showed neither tool was appropriate for clinical use based on published cutoffs. By adjusting the cutoffs using ROC curve analysis, both tools improved overall agreement with the SGNA without significantly impacting the prospective validity. PNST with adjusted cutoffs is the most appropriate for clinical use in this population.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle