Systematic review and comparative analysis of pediatric nutrition screening tools validated in Europe and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nutritional screening is a useful tool for determining the risk of hospital malnutrition; therefore, reviewing the guidelines on its use in the pediatric population is of great importance.Objective: To provide recommendations on the use of nutrition screening tools validated in Canada and Europe in the Colombian pediatric population.Materials and method: A systematic review was conducted using the PRISMA methodology.The quality of the evidence found in the review was assessed using the U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF) tool, which was established by the Canadian Task Force on the Periodic Health Examination for assessing preventive actions.Results: Fifteen studies were included in the review as they met the inclusion criteria.In addition, 7 nutrition screening tools were identified (PYMS, iPYMS, PeDiSMART, PNR, STAMP, PMST and STRONGkids).According to guidelines of the European Society for Clinical Nutrition and Metabolism, the PYMS, iPYMS and STRONGkids tools simultaneously assess prognostic variables such as current nutritional status, stability, expected improvement or worsening of the condition, and the influence of the disease process in nutritional deterioration.Regarding concurrent validity, data analysis shows that PYMS, iPYMS and PMST have sensitivities >85%, and that PYMS has a specificity >85%.In terms of reproducibility, PEDISMART, STRONGkids, STAMP and PYMS have an acceptable interobserver agreement (k>0.41). Conclusion:Based on the evidence found, which was analyzed in terms of prognostic variables, concurrent validity and reproducibility, the use of the PYMS tool in the clinical practice is suggested.In contrast, hospitals must assess the applicability of the STAMP and iPYMS tools.
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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 | 0,027 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».