Beyond BMI: a feasibility study implementing NutriSTEP in primary care practices using electronic medical records (EMRs)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Primary care providers have a role to play in supporting the development of healthy eating habits, particularly in a child's early years. This study examined the feasibility of implementing the NutriSTEP® screen-a 17-item nutrition risk screening tool validated for use with both toddler and preschooler populations-integrated with an electronic medical record (EMR) in primary care practices in Ontario, Canada, to inform primary care decision-making and public health surveillance. METHODS: Five primary care practices implemented the NutriSTEP screen as a standardized form into their EMRs. To understand practitioners' experiences with delivery and assess factors associated with successful implementation, we conducted semi-structured qualitative interviews with primary care providers who were most knowledgeable about NutriSTEP implementation at their site. We assessed the quality of the extracted patient EMR data by determining the number of fully completed NutriSTEP screens and documented growth measurements of children. RESULTS: Primary care practices implemented the NutriSTEP screen as part of a variety of routine clinical contacts; specific data collection processes varied by site. Valid NutriSTEP screen data were captured in the EMRs of 80% of primary care practices. Approximately 90% of records had valid NutriSTEP screen completions and 70% of records had both valid NutriSTEP screen completions and valid growth measurements. CONCLUSION: Integration of NutriSTEP as a standardized EMR form is feasible in primary care practices, although implementation varied in our study. The application of EMR-integrated NutriSTEP screening as part of a comprehensive childhood healthy weights surveillance system warrants further exploration.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».