Eating habits and behaviors in children with Dravet syndrome: A case–control study
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated food preferences and eating behaviors of individuals with Dravet syndrome. Patients diagnosed with Dravet syndrome were recruited, as well as a control group composed of siblings of patients with epilepsy (any form). The Food Preference Questionnaire and the Child Eating Behavior Questionnaire were completed by caregivers along with two open-ended questions regarding eating challenges. Seventy-eight participants (45 with Dravet syndrome and 33 controls) were included. Compared to controls, mean scores for food preference were lower for fruits (p = .000099), meats and fish (p = .00094), and snacks (p = .000027) in Dravet syndrome. People with Dravet syndrome also had less emotional overeating (p = .0085) and food enjoyment (p = .0012), but more slowness in eating (p = .00021) and food fussiness (p = .0064). In a subgroup analysis of only pediatric (age <18 years) patients, similar results were observed for both food preferences and eating habits. In qualitative data, caregivers most commonly reported difficulties with fixation on specific foods. This study demonstrates specific food preferences and challenging eating behaviors in individuals with Dravet syndrome. These data provide potential avenues for nutritional interventions and behavioral therapies to increase the quality of life of patients and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».