Revisión sistemática y análisis comparativo de las herramientas de tamizaje nutricional en pediatría validadas en Europa y Canadá
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El tamizaje nutricional es una herramienta efectiva que permite establecer el riesgo de desnutrición hospitalaria, por consiguiente es importante revisar las directrices respecto a su uso en pediatría.Objetivo. Ofrecer recomendaciones sobre el uso de las herramientas de tamizaje nutricional validadas en Canadá y Europa en población colombiana. Materiales y métodos. Se realizó una revisión sistemática siguiendo la metodología PRISMA. Para la evaluación de la calidad de la evidencia se utilizó la herramienta U.S Preventive Services Task Force, formulada para medir acciones preventivas por la Canadian Task Force on the Periodic Health Examination.Resultados. Se incluyeron 15 estudios que cumplían los criterios de selección y se identificaron 7 herramientas (PYMS, iPYMS, PeDiSMART, PNR, STAMP, PMST y STRONGkids). Según los lineamientos de la Sociedad Europea de Nutrición Clínica y Metabolismo, la PYMS, la iPYMS y la STRONGkids evalúan simultáneamente variables pronósticas como estado nutricional actual, estabilidad, progresión esperada e influencia de la enfermedad. En cuanto a validez concurrente, el análisis de datos muestra que la PYMS, la iPYMS y la PMST tienen sensibilidades >85% y que la PYMS tiene especificidad >85%. Respecto a reproducibilidad, la PEDISMART, la STRONGkids, la STAMP y la PYMS tienen una concordancia inter-observadores aceptable (k>0.41).Conclusión. Según la evidencia analizada en términos de variables pronósticas, validez concurrente y reproducibilidad, se sugiere el empleo en la práctica clínica de la herramienta PYMS, mientras que para el uso de la STAMP y la iPYMS las instituciones deben evaluar su aplicabilidad.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.090 | 0.161 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.008 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".