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Enregistrement W4387270744 · doi:10.5114/ms.2023.131684

Dietary habits, physical activity and nutritional status in childrenwith Down’s syndrome

2023· article· en· W4387270744 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Wrzochal, Kamila Sobaś, Edyta Suliga

Notice bibliographique

RevueMedical Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Issues in Poland
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityMedicineGerontologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wstęp Czynniki ryzyka wystąpienia nadwagi i otyłości u dzieci z zespołem Downa (ZD) nie zostały dotąd wyczerpująco opisane, a badania w tym zakresie były podejmowane sporadyczne i prowadzone zazwyczaj w grupach o małych liczebnościach. Cel pracy Ocena żywienia, poziomu aktywności fizycznej oraz ich powiązań ze stanem odżywienia u dzieci z ZD w porównaniu z grupą typowo rozwijających się rówieśników. Materiał i metody Analizie poddano dane 102 dzieci z ZD oraz 107 dzieci bez ZD w wieku 5–14 lat. Sposób żywienia oceniono metodą bieżącego notowania przez 3 dni. Aktywność fizyczną zbadano za pomocą krokomierzy. Stan odżywienia badano na podstawie pomiarów masy i wysokości ciała oraz procentowej zawartości tkanki tłuszczowej. Wyniki U dzieci z ZD częściej występowały nadmiary względnej masy ciała (BMI) (p < 0,0001), tkanki tłuszczowej (p < 0,0001), stwierdzono także niższy poziom aktywności fizycznej (p < 0,0001) i wyższe ryzyko niedostatecznego spożycia błonnika pokarmowego (p = 0,0113) w porównaniu z grupą kontrolną. Na wystąpienie większej masy ciała i większej ilości tkanki tłuszczowej u dzieci z ZD mogły mieć wpływ także takie czynniki, jak wiek, płeć żeńska i mniejsza liczba osób niepełnoletnich w gospodarstwie domowym. Wnioski Aktywność fizyczna dzieci z ZD jest niewystarczająca, aby skutecznie zapobiegać rozwojowi chorób przewlekłych. Konieczne jest opracowanie programów interwencyjnych umożliwiających zwiększenie udziału tych dzieci w różnych formach aktywności fizycznej oraz zmiana nawyków żywieniowych.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,344 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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