Implementation of BMI field charts for nutritional assessment in adult patients with tuberculosis in Karnataka
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND We tested the operational feasibility of body mass index (BMI) field charts in nutritional assessment of adult patients with tuberculosis (PwTB), which obviate calculations and provide nutritional status based on BMI and the ideal weight (BMI = 21 kg/m 2 ). METHODS We trained primary health care providers (HCPs) in 39 primary health centres for nutritional assessment and classification and identifying the ideal weight using BMI field charts in PwTB. Using the descriptive statistics method, we analysed the collected data and reported the nutritional status in PwTB and the uptake of the field charts among the HCPs. RESULTS The median (interquartile range [IQR]) weight and BMI were 44 kg (37.0, 50.0) and 16.9 kg/m 2 (15.2, 18.9), respectively, in 214 PwTB, of which 146 (68.2%) patients had a BMI of <18.5 kg/m 2 . The HCPs documented the ideal weight in 155 (72.4%) patients, which was correct in 147 (94.8%) patients. The median (IQR) weight deficit to achieve the ideal weight was 10.4 kg (7.3, 12.8) in men and 11.9 kg (7.0, 17.9) in women. For a BMI of 18.5 kg/m 2 , the deficit was 6.4 kg (3.4, 8.5) in men and 11.3 kg (4.6, 13.6) in women. CONCLUSION The magnitude and severity of undernutrition in adult PwTB in a well-performing district of Karnataka in South India were high. A single training session successfully improved nutritional assessment and BMI field chart usage among the primary HCPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».