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Record W2999293444 · doi:10.24095/hpcdp.40.1.01f

Au-delà de l’IMC : étude de faisabilité de la mise en oeuvre de NutriSTEP dans les établissements de soins primaires au moyen des dossiers médicaux électroniques (DME)

2020· article· fr· W2999293444 on OpenAlexaffvenueabout
Lesley Andrade, Kathy Moran, Susan J. Snelling, Darshaka Malaviarachchi, Joanne Beyers, Kelsie Near, Janis Randall Simpson

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicNutritional Studies and Diet
Canadian institutionsUniversity of GuelphPublic Health Agency of CanadaPublic Health OntarioUniversity of SudburyUniversity of Waterloo
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les fournisseurs de soins primaires ont un rôle à jouer dans l’acquisition de saines habitudes alimentaires, en particulier au cours des premières années de vie. Cette étude porte sur la faisabilité de l’intégration de NutriSTEP® – un outil valide de dépistage des risques nutritionnels en 17 points chez les tout‑petits et les enfants d’âge préscolaire – au dossier médical électronique (DME) dans les établissements de soins primaires de l’Ontario (Canada), afin d’éclairer la prise de décisions en matière de soins primaires et la surveillance en santé publique. Méthodologie Cinq établissements de soins primaires ont intégré, au moyen d’un questionnaire normalisé, le programme de dépistage NutriSTEP au DME. Afin de comprendre les expériences vécues par les professionnels en la matière et d’évaluer les facteurs associés à la réussite de l’implantation de NutriSTEP, nous avons mené des entrevues semi‑dirigées de nature qualitative auprès des fournisseurs de soins primaires connaissant le mieux les détails de sa mise en oeuvre dans leur établissement. Nous avons évalué la qualité des données extraites des DME en déterminant le nombre de questionnaires de dépistage NutriSTEP dûment remplis et avons consigné les mesures de croissance des enfants. Résultats Les établissements de soins primaires ont mis en oeuvre le questionnaire de dépistage NutriSTEP dans le cadre de diverses rencontres cliniques périodiques, avec des processus de collecte de données variables selon l’établissement. Des données de dépistage NutriSTEP valides ont été recueillies dans les DME de 80 % des établissements de soins primaires. Dans près de 90 % de ces dossiers, le questionnaire avait été entièrement rempli et 70 % des dossiers comportaient à la fois un questionnaire de dépistage NutriSTEP valide complet et des mesures de croissance valides. Conclusion Il est possible d’intégrer NutriSTEP dans les établissements de soins primaires sous la forme d’un questionnaire normalisé dans le DME, même si, dans notre étude, la façon dont NutriSTEP avait été mis en oeuvre variait selon les établissements. L’utilisation, dans le cadre d’un système de surveillance global du poids santé des enfants, du questionnaire de dépistage NutriSTEP intégré au DME mérite d’être étudiée davantage.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.790
Threshold uncertainty score0.418

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes3
Has abstractyes

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