Validity and predictability of mid-upper arm circumference for nutrition screening in outpatient preschoolers with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Evaluating the nutritional status of children with cerebral palsy (CP) is difficult due to spasticity and contractures. Mid-upper arm circumference (MUAC) is a potential screening tool for malnutrition in children with CP, but its effectiveness is unproven. This study aims to provide evidence on the psychometric qualities of MUAC for clinical use and establish optimal cutoffs for preschoolers with CP. Methods: = 937) were recruited from 24 hospitals across 13 provinces in China for the cross-sectional study, while those had genetic or metabolic diseases were excluded. Weight, length/height and MUAC were obtained from participants. Weight and length/height were calculated into Z scores by using WHO Anthro software to assess the nutritional status. The sensitivity and specificity of the WHO-recommended MUAC cutoffs were calculated. The Spearman's rank correlation, Receiver operating characteristic (ROC) curve, and Youden Index were conducted to establish the optimal MUAC cutoffs for preschoolers with CP. Results: = 0.575). The optimal MUAC cutoffs for mild, moderate, and severe undernutrition were 15.35, 15.05, and 14.35 cm, respectively; the optimal cutoffs for overweight and obesity were 17.55 and 20.4 cm, respectively. Conclusion: Our study suggests that MUAC is a useful tool for screening the nutritional status of children with CP. However, the WHO-recommended MUAC cut-off may not be suitable for preschool with CP. We estimated that the optimal MUAC cutoffs were 15.35 cm for mild undernutrition, 15.05 cm for moderate undernutrition, and 14.35 cm for severe undernutrition, and 17.55 cm for overweight and 20.4 cm for obesity in preschool with CP. Clinical trial registration: www.chictr.org.cn, ChiCTR2000033869.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».