Measurement Tools of Pediatric Nutrition and Health Suitable or Adaptable for Low- and Middle-Income Countries in Field Research Settings
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,052 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».