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Enregistrement W3161477523 · doi:10.21203/rs.3.rs-22008/v1

A single-center experience with service organization for patients with ARFID

2020· preprint· en· W3161477523 sur OpenAlexaff
Mark C. Norris, Nicole Obeid, Alexandre Santos, Darcie D. Valois, Leanna Isserlin, Stephen Feder, Wendy Spettigue

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachService (business)MedicineMultidisciplinary teamCohortNursingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To date, very little research has explored the impact that the newly articulated diagnosis Avoidant restrictive food intake disorder (ARFID) has had on feeding and eating disorder program service organization and delivery. The purpose of this paper is to provide a descriptive overview of a single-center, ARFID-specific pilot clinic that sought to better understand the specific needs of patients with ARFID and gain insight into treatment requirements. Methods A retrospective cohort study was completed on patients with ARFID admitted to a specialized pilot clinic within a tertiary care hospital. Results Over an 18 month period, a total of 31 patients were assessed, with 26 patients completing follow-up assessments. Patients presented with heterogeneous manifestations of ARFID, with treatment plans tailored to meet individual needs at assessment and over the treatment period. A multidisciplinary approach was most often administered, including a combination of administered individual therapy, family therapy, medical monitoring, and prescribed medications. Only 30% of patients were treated exclusively by therapists on the eating disorder team. Conclusions The experiences gained from this pilot study highlight the need for specialized resources for assessment and treatment of patients with ARFID, the importance of a multidisciplinary approach to treatment, and the necessity of utilization of ARFID-specific measures for program evaluation purposes.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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