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Enregistrement W1929303963 · doi:10.5539/gjhs.v7n6p181

Child Weight Growth Chart and Its Associated Factors in Birth Cohort of Maku Using a Growth Curve Model and LMS Method

2015· article· en· W1929303963 sur OpenAlexvenueno aff
Seyyed Mohammad Taghi Ayatollahi, Zahra Sharafi, Elham Haem

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowth chartPercentileGrowth curve (statistics)MedicineBirth weightDemographyLongitudinal studyCohortWeight for AgeWeight gainCohort studyChartStandard scorePediatricsBody weightAnthropometryStatisticsMathematicsBiologyInternal medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Infant growth is defined as a positive change in body size over a period of time, and is a sensitive predictor of social health. The most effective way to determine child growth is by measuring birth weight and constructing a weight growth trajectory. Many studies were conducted on the effects of different factors on birth weight, but investigations of these effects on growth trajectory are really sparse. This study analyzes longitudinal data to determine factors affecting growth trajectory and used LMS chart for comparing children. MATERIALS AND METHODS: In a cohort study, 256 neonates born in 2004 in Maku, Iran, were recruited and were followed until 2009.The weight of the neonates were measured at 12 occasions from birth, until the age of 5 years. A growth curve model was used to determine the affecting factors. The parametric LMS method was used to construct the reference centiles curve of the weight (5th, 50th, 95th percentiles). FINDINGS: The findings show that while controlling the other factors, birth region, breast feeding duration, mother's education and infants' gender significantly influenced the longitudinal weight rate. However, other variables did not reveal any significant association with growth. The growth charts increased rapidly from birth to 5 years of age for both sexes. It was observed that male children grew faster than females, through the first year of age up to 5 years. CONCLUSION: Although every child has a growth potential, this capacity could be influenced by various factors and can be compared with other infants through a growth chart. We used longitudinal data to obtain the risk factor of growth trajectory. LMS method was also used for description of growth. Thereafter, the weight chart of Shiraz, southern Iran's corresponding infants, was compared.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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