A Scoping Review of Instruments Used to Measure Weight and Body Composition in Infants Under 1 Year
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This scoping review identified existing outcome measurement instruments (OMIs) for weight and body composition in children ≤ 1 year of age and how they are used in clinical trials. This information will improve outcome selection in future trials. METHODS: We searched the EMBASE, MEDLINE, CINAHL, and PsycINFO up to September 2023, previous reviews, and the TOPCHILD collaboration registry. Screening was conducted independently in duplicate. We included studies reporting trials including healthy, full-term infants ≤ 1 year of age reporting at least one weight, weight gain, and/or body composition OMI. Study and OMI characteristics were synthesized narratively. RESULTS: Seventy-two studies were included. Reported outcomes included weight (n = 71), changes in weight (n = 33), and body composition (n = 10). Six OMIs were used to measure infant weight, with undefined (n = 19) and electronic (n = 15) scales being the most common. Results for weight were mostly expressed as z scores relative to a population reference (n = 50). Five OMIs were used to assess infant weight gain, most frequently undefined weighing scales (n = 8) and electronic scales (n = 7), with results mostly expressed as changes in z scores relative to a population reference (n = 10). Eight body composition OMIs were identified; calipers (n = 5) and air displacement plethysmography (n = 3) were most commonly used. Body composition was predominantly presented as fat mass (FM) and fat-free mass (FFM) in kg (n = 5). OMIs were mostly administered in person by researchers, clinicians, or healthcare practitioners. CONCLUSIONS: Given the heterogeneity identified in this review, research is needed to select standardized, feasible, and reliable OMIs for infant anthropometric outcomes in trials.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».