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Enregistrement W4403514591 · doi:10.1002/jpr3.12136

Feeding difficulties, food intake, and growth in children with esophageal atresia

2024· article· en· W4403514591 sur OpenAlexaboutno aff
Kjersti Birketvedt, Audun Mikkelsen, Helle Schiørbeck, Hanneke IJsselstijn, Christine Henriksen, Ragnhild Emblem

Notice bibliographique

RevueJPGN Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHaukeland UniversitetssjukehusUniversitetet i Bergen
Mots-clésMedicinePediatricsEarly feedingCohortProspective cohort studyStandard scoreMedical recordInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Challenges regarding feeding difficulties and nutrition in children with esophageal atresia (EA) have been sparsely studied. The aim of this study was to explore parent‐reported feeding difficulties in children with EA by applying Montreal Children's Hospital‐Feeding Scale (MCH‐FS), and to further explore associations between feeding difficulties and clinical factors, growth and nutritional intake. Methods Parents of EA children born between 2012 and 2017 were invited. Clinical data were collected from medical records. In a prospective cohort‐study parent‐reported feeding difficulties (by MCH‐FS) were reported at two assessments, and at the second assessment, dietary data were collected by using the 24‐h food‐recall method. Results Out of 55 eligible participants, we evaluated 53 children at median age of 1.6 years (Q1:Q3 1.0:2.9) (first assessment) and 38 at median age of 4.2 years (Q1:Q3 1.0:2.9) (second assessment). Feeding difficulties were reported by 34% and 31% of the parents, respectively, but no particular profile of concerns could be identified. Children's energy intake and weight‐for‐age were correlated with feeding difficulties (MCH‐FS total score) ( p < 0.02). Conclusion Parent‐reported feeding difficulties were identified in one‐third of children with EA and related to low energy intake and low weight‐for‐age, but not to clinical factors. This implies that feeding difficulties must be screened for during follow‐up in all EA children and may facilitate early detection of challenges and intervention if needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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