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Revisión sistemática y análisis comparativo de las herramientas de tamizaje nutricional en pediatría validadas en Europa y Canadá

2020· article· es· W3016013195 on OpenAlexaboutno aff
Laura Vásquez-Cárdenas, Olga Lucía Pinzón‐Espitia

Bibliographic record

VenueRevista de la Facultad de Medicina · 2020
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicNutrition and Health in Aging
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyHumanitiesMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.025
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.325 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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".

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Published2020
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