A Practical Approach to Identifying Pediatric Disease‐Associated Undernutrition
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Disease-associated undernutrition (DAU) is still common in hospitalized children and is generally accepted to be associated with adverse effects on disease outcomes; hence making proper identification and assessment essential in the management of the sick child. There are however several barriers to routine screening, assessment, and treatment of sick children with poor nutritional status or DAU, including limited resources, lack of nutritional awareness, and lack of agreed nutrition policies. We recommend all pediatric facilities to 1) implement procedures for identification of children with (risk of) DAU, including nutritional screening, criteria for further assessment to establish diagnosis of DAU, and follow-up, 2) assess weight and height in all children asa minimum, and 3) have the opportunity for children at risk to be assessed by a hospital dietitian. An updated descriptive definition of pediatric DAU is proposed as "Undernutrition is a condition resulting from imbalanced nutrition or abnormal utilization of nutrients which causes clinically meaningful adverse effects on tissue function and/or body size/composition with subsequent impact on health outcomes." To facilitate comparison of undernutrition data, it is advised that in addition to commonly used criteria for undernutrition such as z score < -2 for weight-for-age, weight-for-length, or body mass index <-2, an unintentional decline of >1inthese z scores over time should be considered as an indicator requiring further assessment to establish DAU diagnosis. Since the etiology of DAU is multifactorial, clinical evaluation and anthropometry should ideally be complemented by measurements of body composition, assessment of nutritional intake, requirements, and losses, and considering disease specific factors.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».