Édition 2020 du Relevé postnatal Rourke
Bibliographic record
Abstract
Objectif Renseigner les fournisseurs de soins de première ligne qui dispensent des soins de médecine préventive durant l’enfance quant aux données ayant servi de fondement aux recommandations de l’édition 2020 du Relevé postnatal Rourke (RBR). Qualité des données Une recherche a effectuée parmi les publications sur les soins préventifs en pédiatrie entre les mois de juin 2016 et mai 2019, les principales études de recherche ont été revues et rigoureusement évaluées à l’aide de la méthode GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) et les recommandations ont été actualisées là où les publications étayaient des changements. Message principal Les changements notables de l’édition 2020 du RBR sont les recommandations de limiter ou d’éviter les aliments très transformés et riches en sodium alimentaire, de veiller au sommeil sécuritaire (les nourrissons en bonne santé doivent dormir sur le dos et sur une surface rigide à tous les dodos, et ils doivent dormir dans un moïse, un berceau ou une couchette dans la chambre des parents pendant les 6 premiers mois de vie), de ne pas emmailloter les nourrissons après qu’ils aient tenté de se retourner, de s’informer de l’insécurité alimentaire, d’encourager les parents à lire et à chanter aux nourrissons et aux enfants, de limiter le temps que les enfants de moins de 2 ans passent devant un écran (bien que ce soit accepté pour les appels vidéo), de renseigner les parents sur les risques et les torts associés aux cigarettes électroniques et au cannabis, d’éviter les pesticides, de laver tous les fruits et légumes ne pouvant être pelés, de connaître l’existence du nouvel Outil national d’évaluation du risque de caries, de noter les nouveaux symptômes alarmants de paralysie cérébrale et de problèmes neurodéveloppementaux et de porter attention aux nouveaux groupes à risque élevé pour le dépistage du plomb et de l’anémie. Conclusion Le RBR s’efforce de guider les cliniciens pour leur permettre de dispenser des soins de première ligne factuels aux enfants canadiens. Les révisions sont rigoureusement étudiées, et sont basées sur l’évaluation d’une base de données probantes croissante, quoique toujours limitée, sur les soins préventifs en pédiatrie.
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 | 0.016 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.021 |
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".