Characteristics associated with pediatric growth measurement collection in electronic medical records: a retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complete growth measurements are an essential part of pediatric care providing a proxy for a child's overall health. This study describes the frequency of well-child visits, documented growth measurements, and clinic and provider factors associated with measurement. METHODS: Retrospective cross-sectional study utilizing electronic medical records (EMRs) from primary care clinics between 2015 and 2017 in Manitoba, Canada. This study assessed the presence of recorded height, weight and head circumference among children (0-24 months) who visited one of 212 providers participating in the Manitoba Primary Care Research Network. Descriptive and multivariable logistic regression analyses assessed clinic, provider, and patient factors associated with children having complete growth measurements. RESULTS: Our sample included 4369 children. The most frequent growth measure recorded was weight (79.2% n = 3460) followed by height (70.8% n = 3093) and head circumference (51.4% n = 2246). 67.5% of children (n = 2947) had at least one complete growth measurement recorded (i.e. weight, height and head circumference) and 13.7% (n = 599) had complete growth measurements at all well-child intervals attended. Pediatricians had 2.7 higher odds of documenting complete growth measures within well-child intervals compared to family physicians (95% CI 1.8-3.8). Additionally, urban located clinics (OR 1.7, 95% CI 1.2-2.5), Canadian trained providers (OR 2.3, 95% CI 1.4-3.7), small practice size (OR 1.6, 95% CI 1.2-2.2) and salaried providers (OR 3.4, 95% CI 2.2-5.2) had higher odds of documented growth measures. CONCLUSIONS: Growth measurements are recorded in EMRs but documentation is variable based on clinic and provider factors. Pediatric growth measures at primary care appointments can improve primary prevention and surveillance of child health outcomes.
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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 | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».