The prevalence and predictors of feeding difficulties in children at self-feeding transition stage
Notice bibliographique
Résumé
Aim To understand the prevalence of feeding difficulties (FD) in young children at self-feeding transition stage (6–24 months age), and the protective and risk predictors associated with FD are to be determined through this study. Methods A cross-sectional study was conducted within 5 representative Women's and Children's hospitals in Chengdu, Southwest China. Children age 6–24 months who underwent routine child health care examination at outpatient and their parents were enrolled, while the Montreal Children's Hospital Feeding Scale which is validated was used to determine whether these children have FD. Results A total of 1,211 subjects were enrolled in this survey, where 380 children were reported as FD with an prevalence of 31.4%. Adjusted binary logistic regression in the multivariate analysis showed 10 independent predictors of FD. Specifically there were 6 risk predictors: (1) frequent constipation ( OR = 1.603, CI = 1.006–2.555) in CHILD sub-theme; (2) anxiety ( OR = 4.322, CI = 3.074–6.079) and (3) indulgent parenting style ( OR = 2.108, CI = 1.306–3.405) in PARENT sub-theme; (4) luring to eat ( OR = 2.806, CI = 2.000–3.937), (5) forcing to eat ( OR = 2.040, CI = 1.407–2.958), and (6) allowing playing during mealtime ( OR = 2.023, CI = 1.435–2.853) in FEEDING PRACTICE sub-theme. The remaining 4 factors were protective predictors including (1) food preparing ( OR = 0.586, CI = 0.385–0.891) in FOOD sub-theme; (2) observing hunger and satiety signals ( OR = 0.667, CI = 0.457–0.974), (3) interacting with child during mealtime ( OR = 0.505, CI = 0.308–0.828), as well as (4) providing exclusive tableware ( OR = 0.370, CI = 0.191–0.719) in FEEDING PRACTICE sub-theme. Conclusions There appeared to be an increasing trend of FD prevalence. Child health care clinicians and pediatricians are expected to attach more importance to FD in their daily work, and are obliged to provide parents with practical and effective preventive strategies highlighted in this study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».