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Enregistrement W2995733986 · doi:10.1097/tin.0000000000000199

Developing the Expanded Food Security Screener and Pilot Testing It for Prioritization of Applicants to the Home-Delivered Meal Program

2019· article· en· W2995733986 sur OpenAlexaff
Anna Vaudin, Judy Simon, Nadine R. Sahyoun

Notice bibliographique

RevueTopics in Clinical Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrioritizationFood securitySupplemental Nutrition Assistance ProgramMealMeal preparationFood insecurityEnvironmental healthBusinessPilot programAgricultureMedicineMedical educationProcess managementFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity is multidimensional and may be an outcome not only of economic need but also of inability to prepare meals and shop for food, especially in older adults. As the prevalence of waiting lists for the Older Americans Act home-delivered meal program is increasing, we expanded the 6-item US Department of Agriculture Household Food Security Survey Module, named it the Expanded Food Security Screener , and used it to develop a 5-level prioritization system to assess need for a meal based on economic access and ability to shop and cook, with or without help. We pilot-tested the tool and its prioritization system on older adults who applied for the program. The tool effectively distributes applicants into 5 different levels of need. The priority levels were generally appropriate (75%), based on follow-up assessment by programs. The tool is useful to set priorities for a waiting list and/or to identify need in the community.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,438
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,103 · 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.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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