Australian and New Zealand birth cohort studies: Breadth, quality and contributions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand factors associated with successfully conducting longitudinal studies across early childhood by (i) describing the designs of Australian and New Zealand birth cohort studies; (ii) describing the breadth of variables studied; and (iii) identifying factors influencing study quality, productivity and contributions. METHODS: A systematic review was undertaken of 13 birth cohort studies. Data were collected from published papers and questionnaires administered to study investigators. RESULTS: These single cohort studies recruited children prior to their first birthday. Using an ecological model as an organizing framework, the studies were found to have contributed to knowledge about health and development in multiple domains and well beyond early childhood. Areas for increased focus included policy-relevant environmental factors such as child-care and rural/urban differences, and the influence of fathers, family factors, peers, social competence, and genetic factors. Investigators' responses indicated desires for an increased depth of data collection and stronger sampling designs. Data quality was enhanced by maintaining skilled staff and reduced by inadequate data for tracking study participants. Productivity ranged from 1 to 760 publications per study (median = 14.0). The most productive studies were those that had started before 1990, had representative samples, ongoing funding, and larger research teams. Policy impacts have included changed infant sleeping practices, reduced environmental lead emissions and regulated swimming pool safety standards. CONCLUSIONS: A suite of coordinated and nested studies could meet sampling needs and facilitate depth of inquiry. Stable, long-term funding is required to staff and maintain well-designed longitudinal studies that can address priority research areas and contribute to the development of health and social policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,319 | 0,424 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».