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Enregistrement W3176776398 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.617.5

Validation of Toddler NutriSTEP®

2013· article· en· W3176776398 sur OpenAlexaffabout
Janis Randall Simpson, Kylie Whyte, Jane Lac, Lee Rysdale, Heather Keller, Joanne Beyers

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of SudburyUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToddlerReceiver operating characteristicMedicineConstruct validityRating scalePsychologyScale (ratio)DemographyPediatricsGerontologyDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychometricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to establish criterion and construct validity for Toddler NutriSTEP®, a 17‐item, community‐based parent‐administered nutrition risk screening questionnaire (total score = 68), adapted from the original preschooler version. Parents of 200 toddlers (18–35 mo), recruited from community settings, completed Toddler NutriSTEP® and a demographic questionnaire; an assessment by a registered dietitian (RD) included medical and nutritional history, weight, height, 3‐d food records. The RD rated nutritional risk on a scale of 1 (low) to 10 (high). Receiver operating curves (ROC) were used to determine sensitivity and specificity for various cut‐points on the scale. Differences in Toddler NutriSTEP® scores for selected demographic variables were determined by ANOVA. Scores on Toddler NutriSTEP® and the RD rating were correlated (r=0.66, p<0.000). Areas under the ROC curves for the moderate risk (score 5–7) and the high risk (score 8+) RD ratings were 0.87 and 0.82 with cut points of >;20 & >;25, respectively. Scores on Toddler NutriSTEP® were significantly higher (more risk) for parents with low incomes, low education and for immigrants to Canada. The Toddler NutriSTEP® questionnaire demonstrates both criterion and construct validity in children 18 – 35 months. Funding: Canadian Institutes of Health Research

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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