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Enregistrement W3114670897 · doi:10.1542/peds.2020-040279

Identification and Management of Eating Disorders in Children and Adolescents

2020· review· en· W3114670897 sur OpenAlexaff
Laurie L. Hornberger, Margo Lane, Cora C. Breuner, Elizabeth M. Alderman, Laura K. Grubb, Makia E. Powers, Krishna K. Upadhya, Stephenie B. Wallace, Meredith Loveless, Seema Menon, Lauren B. Zapata, Liwei L. Hua, Karen Smith, James Baumberger

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineEating disordersPsychiatryIdentification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eating disorders are serious, potentially life-threatening illnesses afflicting individuals through the life span, with a particular impact on both the physical and psychological development of children and adolescents. Because care for children and adolescents with eating disorders can be complex and resources for the treatment of eating disorders are often limited, pediatricians may be called on to not only provide medical supervision for their patients with diagnosed eating disorders but also coordinate care and advocate for appropriate services. This clinical report includes a review of common eating disorders diagnosed in children and adolescents, outlines the medical evaluation of patients suspected of having an eating disorder, presents an overview of treatment strategies, and highlights opportunities for advocacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations283
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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