Improving Meal Acceptance of Individuals With Autism Spectrum Disorder (AUT-MENU Project): Protocol for a Bicentric Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with autism spectrum disorder (ASD) often exhibit low dietary diversity due to food selectivity, leading to various forms of malnutrition, such as obesity or micronutrient deficiencies. OBJECTIVE: The main objective of the AUT-MENU project is to improve meal acceptance among individuals with ASD. A secondary goal is to evaluate the effectiveness of a nutrition education course for parents of enrolled participants to reduce food selectivity. METHODS: The study is a bicentric intervention conducted in 3 care centers (Pavia and Milan) and 1 secondary school (Rome), involving approximately 200 participants with ASD aged 3 to 35 years. The study consists of an observational phase (T0) and an intervention phase (T1). At T0, biographical data, clinical characteristics, and dietary patterns of participants are collected. Based on T0 findings and existing nutritional recommendations for individuals with ASD, targeted menus are developed and tested. At T1, the same assessment tools used at T0 will be applied to evaluate intervention effects. Additionally, a nutrition education course for caregivers will be implemented between T0 and T1, with a pre- and postcourse knowledge questionnaire to assess its effectiveness. RESULTS: Due to different timelines depending on the centers and schools involved, participant enrollment and data collection will take place at different times between Pavia, Milan, and Rome. In September 2024, enrollment was held in the Pavia and Milan care centers for a total of 74 participants enrolled. In Rome, the enrollment phase has not yet started; activities are expected to be carried out similar to those in Pavia and Milan. CONCLUSIONS: The AUT-MENU study is expected to yield significant insights and improvements in meal acceptance among individuals with ASD, particularly through the introduction of targeted menus in collective catering settings both in care centers and schools. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06266377; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06266377. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57507.
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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 | 0,025 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,011 |
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 ».