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Enregistrement W4280497253 · doi:10.6000/1929-4247.2022.11.02.3

Measurement Tools of Pediatric Nutrition and Health Suitable or Adaptable for Low- and Middle-Income Countries in Field Research Settings

2022· article· en· W4280497253 sur OpenAlexvenueno aff
Venus S. Kalami, Laurie C. Miller, Lynne M. Ausman, Beatrice Rogers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMicronutrientAnthropometryEnvironmental healthMicronutrient deficiencyPsychological interventionLow and middle income countriesDeveloping countryPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Micronutrient status, body composition, gastrointestinal (GI) functioning, and neurological functioning are important facets of pediatric nutrition and health. When studied in low- and middle-income countries (LMIC), information about these elements is usually obtained via standardized surveys and traditional anthropometry. While convenient, these evaluations offer limited information that may be prone to error and bias. However, a variety of underutilized objective measurement tools exist which can promote a more objective, comprehensive, and deeper understanding of these aspects of pediatric nutrition and health in LMIC. Objective: Identify field-friendly, relatively low-cost, and portable tools that provide objective measurements of micronutrient status, body composition, GI functioning, and neurological functioning in young children. Methods: A narrative review of the literature was conducted to assess the state-of-the-art field-friendly research tools targeting micronutrient status, body composition, GI functioning, and neurological functioning in children in LMIC. Results: A number of field-friendly tools addressing the domains of micronutrient status, GI health, body composition, and neurological functioning were identified. While many tools remain to be fully validated, these tools have yet to be used to their full potential in field-based pediatric nutrition and health research in LMICs. Conclusions: More robust, field-friendly assessment methods will help to refine knowledge on the state of pediatric health of vulnerable children in LMIC. Such awareness could contribute to the design of interventions, programs and policies, and further 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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,386
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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