Update to the pediatric Subjective Global Nutritional Assessment (SGNA)
Notice bibliographique
Résumé
Lack of a standardized method of identifying and defining pediatric malnutrition has led to an inability to fully understand the prevalence of and impact that malnutrition has on pediatric patients and the healthcare system. The Subjective Global Nutritional Assessment (SGNA) is an assessment tool meant to determine presence and severity of malnutrition in pediatric populations. However, the anthropometric section of the tool contains some out-dated parameters. This has limited its clinical practicality. The aim of this paper is to propose updates to the anthropometrics section of the SGNA. A retrospective analysis of 153 SGNA's performed on children aged 1 month to 16 years was completed, comparing the original SGNA results to SGNA results incorporating updated anthropometric parameters for percentiles and ideal body weight. The category of length/height for age was updated to include z score cutoffs rather than percentiles, and ideal body weight was updated to z scores for weight for length or body mass index (BMI). Two serial growth questions were updated in wording only, to reflect z score trends. The results of the analysis showed these updates would have changed the rankings of eight patients (5%) for length/height for age, and 20 patients (13%) for ideal body weight to weight for length or BMI. Adjustments to these questions did not impact the overall SGNA rating. This study shows updates to the SGNA are not expected to have a significant impact on the validity of the tool and has the potential to improve its applicability to current day practice.
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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 | 0,013 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».