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Enregistrement W4206332558 · doi:10.3148/cjdpr-2021-031

Developing a Prenatal Nutrition Tool: A Process of Evidence, Collaboration, and Consultation

2022· article· en· W4206332558 sur OpenAlexaffvenueabout
A. J. Cross, Suzanne Galesloot, Sheila Tyminski, Diane Hoy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationDelphi methodMedicinePrenatal careHealth careProduct (mathematics)Medical educationProcess (computing)NursingPsychologyComputer scienceEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Prenatal Nutrition Tool was created for care providers that work with pregnant clients and aims to support focused conversations on nutrition topics that influence maternal and infant health outcomes. A systematic 9-step product development process that combined findings from the literature with perspectives of nutrition experts and care providers was used to develop the tool. The results of a literature review and a modified Delphi Process (to obtain expert opinion) laid the foundation for the tool content. The final tool incorporated client feedback. More specifically, client feedback helped to refine tool questions. The tool consists of 2 parts: a questionnaire (written survey) and a conversation guide. The questionnaire covers 4 key themes (pregnancy weight gain, multivitamins, life circumstances, overall food intake) in 13 questions. The conversation guide utilizes public health nutrition guidance documents to lead care providers in focused discussions with clients. The tool is not intended to be a screening tool for medical conditions or replace an in-depth prenatal nutrition assessment. The tool can be accessed by any care provider in Canada on the Alberta Health Services website at Prenatal Nutrition Tool | Alberta Health Services.

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)0,382
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,328
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3820,328
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0230,012
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0090,023
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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