Excess weight gain in the paediatric bleeding disorders population: Impact of the COVID‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The COVID‐19 pandemic has resulted in lifestyle changes for children. The aim of this study was to evaluate the impact of the pandemic on weight/BMI in children with severe bleeding disorders. Methods We conducted a retrospective review of patients age 3–18 years with severe bleeding disorders on prophylactic therapy treated at SickKids Hospital (Toronto, Canada) between February 01, 2018 and March 31, 2021. We evaluated the following pre‐ and post‐COVID variables: weight (kg), weight percentile, BMI (kg/m2), BMI percentile, HJHS score, and prophylactic dosing (units/kg). Results One hundred and four patients were included in the final analysis. Diagnoses were as follows: haemophilia A (n = 92; 70.8%), haemophilia B (n = 17; 13.1%), type 3 von Willebrand disease (n = 11; 8.5%), the remainder were diagnosed with rare factor deficiencies. Median interval time from pre‐COVID measurements to latest follow‐up was 12.4 months (IQR 10.32–14.52 months) during which there was a statistically significant increase in median weight percentile +5.75 centiles (from 63rdcentile to 68.75thcentile). There was a statistically significant increase in mean BMI of +1.03 kg/m2(P = < .001) while median BMI percentile increased +8.82 centiles (from 53.9thcentile to 62.72ndcentile) and mean BMI percentile increased 3.42 centiles (from 57.5 centile to 60.9 centile). The group that gained the most weight centiles, BMI and BMI centiles were 5–14 years old. Conclusion There was a trend to weight gain over the study period. More long‐term data is required to evaluate the impact of this increase in weight and BMI on children with bleeding disorders.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».