Bringing nutrition risk screening to preschoolers: Development of a Nutrition Risk Screening Tool for Every Preschooler (NutriSTEP <sup>™</sup> )
Notice bibliographique
Résumé
What can you do about obesity and other nutrition problems in preschoolers? Early identification may prevent nutrition problems. This presentation will describe NutriSTEP ™ development (feasibility, construct and question development, refinement, validation, test‐retest reliability, and implementation) and how it can be used in the community. More than 1500 preschoolers and parents, including several cultural groups were involved. NutriSTEP ™ is valid and reliable; items address food and nutrient intake, physical growth, developmental and physical capabilities, physical activity, food security and feeding environment. A parent can complete the 17 questions in only five minutes. Based on prevalence in the validation study (n=269), approximately 10% of the preschool population are at “high risk” and need primary prevention. As part of a screening program, NutriSTEP ™ can direct ‘at risk” children to community resources. NutriSTEP ™ data can be used for planning programs and proposing areas for research and practice including nutrition education and effectiveness interventions. This overview will provide the audience with necessary knowledge of this new screening tool. Supported by: Canadian Institutes of Health Research, Ontario Public Health Research, Education and Development Program, City of Greater Sudbury, Ontario Early Years Challenge Fund, Health Canada (Population Health Fund)
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».