Predictors of Weight Gain in Under Five Children With Severe Acute Malnutrition: An Analysis of the Icddr, B Hospital Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Children admitted to hospital with severe acute malnutrition (SAM) and acute illness can be challenging to nutritionally rehabilitate. There is limited understanding on predictors of weight gain during hospitalization in this vulnerable population. This work aimed to predict the weight gain in children using anthropometric, biochemical, clinical, and socio-demographic variables. We included 5,044 children aged 0–59 months with SAM hospitalized in the Dhaka Hospital at icddr, b between 2011 and 2019. Surveillance data was collected during hospitalization and analyzed retrospectively. The 15% weight gain from hospital admission to discharge was considered as outcome because it is recommended as the transition criteria from facility to community-based management. We trained a Random Forest classifier to identify the best set of predictors of a 15% weight gain. A total of 78 features were considered. The developed diagnostic model was validated based on the area under the curve (AUC) between the true positive and the false positive rates. The classification of data based on the outcome (weight gain > 15%) created unbalanced classes, a larger group with < 15% changes in weight and a very small group with > 15% weight gain. To balance this data disparity, we finally included 263 children in this analysis. A model including 197 children (75% of the dataset) was identified in the training dataset, while the rest were used as a test dataset. Validation in the test dataset revealed an AUC of 69.05% when considering all 78 predictors. Among the top predictors were mid-upper arm circumference at admission, family income and breastfeeding duration. This analysis revealed the role of socio-economic status as well as the importance of breastfeeding practices in attaining 15% weight gain from hospital admission to discharge in under five children treated for SAM. This finding has important implications for future work regarding childhood feeding practices and community-based detection of children with SAM. Joannah and Brian Lawson Center for Child Nutrition, Ontario Graduate Scholarship, Canadian Institutes of Health Research Healthy Cities Research Initiative, and icddr, b, Dhaka, Bangladesh.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».