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Enregistrement W4389021281 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.639.12

Metrics of early childhood growth in recent human growth research: a scoping review

2017· review· en· W4389021281 sur OpenAlexaff
Michael Leung, Nandita Perumal, Elnathan Mesfin, Aditi Krishna, Seungmi Yang, William Johnson, Diego G. Bassani, Daniel Roth

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMetric (unit)AnthropometrySample size determinationCategorizationStatisticsMedicineComputer scienceMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no consensus on the operational definition of child growth, leading to substantial variability in statistical strategies to summarize growth or categorize children with respect to the slope or shape of their trajectories. We conducted a scoping review to systematically summarize the variability in early childhood growth metrics in recent human growth research. We searched MEDLINE and Embase for studies on child growth as an exposure or outcome, in which each child had ≥2 serial measures of length/height, weight or body mass index (BMI) spanning an age interval. From eligible articles, we extracted details of the statistical method used to quantify child growth from a 10% random sample of studies published between Jan 2010–June 2016 and all studies from the most recent 9 months (Oct 2015 – June 2016). Each metric was deconstructed into two components: label and content. The label is the word or phrase used by the study authors to identify a particular growth metric (e.g., “growth trajectory”). The content was the conceptual and statistical properties of the metric, which we summarized as a ‘content signature’, a 9-digit sequence of numeric codes that specified the derivation/estimation, application and interpretation of the growth parameter. Heterogeneity among growth metrics was represented by the number of unique content signatures overall and by anthropometric parameter. Of the 149 eligible articles, 19 (13%) only described cross-sectional metrics of size (despite reportedly measuring children at ≥2 encounters), while 130 (87%) calculated, estimated, predicted or categorized growth based on ≥2 data points. From the latter, we found 76 unique metrics of early childhood growth. Among studies investigating child growth as an exposure using ≥2 data points (n=30), there were 30 unique content signatures: 9, 11, 10 for length, weight and BMI, respectively. For studies of child growth as an outcome using ≥2 data points (n=109), there were 66 unique content signatures: 23, 25, 18 for length, weight and BMI, respectively. Overall, the most common approach to quantifying growth was a simple calculation of each child's incremental change (i.e., arithmetic difference) in the anthropometric parameter between two time points (45%, 46%, 37% of metrics for length, weight and BMI, respectively) (Figure 1). Label-to-content discordance was common due to distinct signatures carrying the same label, and also because of instances in which the same content signature was assigned multiple different labels. Variations in the definitions of growth may complicate comparisons of findings across studies. Discordance between metric labels and their statistical formulations further challenges integration of data and inferences. We conclude that child growth metric heterogeneity should be considered when aggregating or designing studies of the causes of relatively slow or fast growth or studies of the associations between early growth and later health outcomes. Support or Funding Information This work was supported by the Bill and Melinda Gates Foundation. A Sankey diagram to show the relative prevalence of estimating growth by calculating the arithmetic difference between two time points for each child by anthropometric parameter. Each band represents a unique content signature, where the width of the band is proportional to the frequency of the approach.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0390,037
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,162 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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