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Enregistrement W4404754986 · doi:10.1159/000541226

What Is Normal Growth? Principles, Practicalities and Pitfalls of Growth Assessments in Infants and Children

2024· review· en· W4404754986 sur OpenAlexaff
Tanis R. Fenton, Nicole Gilbert, Seham Elmrayed, Carol Fenton, Dana Boctor

Notice bibliographique

RevueAnnals of Nutrition and Metabolism · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastingAnthropometryOverweightSocioeconomic statusPopulationObservational studyMedicineHealth carePediatricsPublic healthEnvironmental healthDemographyObesityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Growth assessments are a pillar of public health surveillance, individual health screening, and clinical care. Normal growth is defined differently for individuals versus populations. The World Health Organization (WHO) growth standards were developed to describe the pattern of growth in healthy children without socioeconomic limitations whose mothers planned to breastfeed. The growth standards' cut-off points of ±2 standard deviations (z-scores) were defined for population assessments, based on attained size, to describe stunting and wasting at the lower end and overweight at the higher end. In a healthy population, one would expect 2.3% of the population to be above and below these cut-points. Higher child mortality rates associated with higher rates of stunting and wasting noted in observational studies validated these WHO cut-offs. There are knowledge gaps influencing the accuracy and effectiveness of growth assessments in individual children, posing challenges for health care providers. SUMMARY: The principles of assessing normal growth in children and preterm infants are reviewed, along with pitfalls to be avoided. Growth is determined by genetics and modified by the interplay with nutritional, environmental, socioeconomic, and possibly intergenerational factors. This complexity is reflected at both the population and individual level. However, normal growth in an individual has unique-specific factors so requires a comprehensive assessment. Normal growth for an individual child could be defined as the progression of changes in anthropometric measurements to achieve the individual's genetic potential. A misdiagnosis of growth faltering can occur if infants and children are assessed with one-time rather than serial measures, and if age is not corrected for prematurity. Health care provider sensitivity and cognizance when communicating about a child's size is important for parental reassurance and avoiding stigma and unnecessary pressures or restrictions around feeding.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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