Risk Markers for Poor Developmental Attainment in Young Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate social and environmental determinants of poor developmental attainment among preschool children by means of longitudinal data from a population-based sample of Canadian children. DESIGN: Secondary analysis of data from cycles 1 (1994-1995) and 2 (1996-1997) of the National Longitudinal Survey of Children and Youth using a cohort design with 2-year follow-up. PARTICIPANTS: A total of 4987 children aged 1 to 5 years at baseline, whose biological mother completed risk factor information and who were included in both cycles. MAIN OUTCOME MEASURES: Poor developmental attainment (developing unusually slowly) was defined as scores more than 1 SD below the age-standardized mean for the Motor and Social Development Scale, revised Peabody Picture Vocabulary Test, or Canadian Achievement Tests in mathematics and reading/comprehension, depending on the child's age. RESULTS: The prevalence of sustained poor developmental attainment after 2 years of follow-up was 4.6%. Factors found to be associated with poor developmental attainment included male sex (odds ratio [OR], 1.37; 95% confidence interval [CI], 1.10-1.70), maternal depression (OR, 1.64; 95% CI, 1.25-2.15), low maternal education (OR, 1.57; 95% CI, 1.19-2.08), maternal immigrant status (OR, 1.93; 95% CI, 1.38-2.71), and household low income adequacy (OR, 1.43; 95% CI, 1.11-1.83). CONCLUSIONS: Having a mother who has symptoms of depression, has low education, or is an immigrant, and living in a household with low income adequacy increase the risk of poor developmental attainment in children aged 1 to 5 years. The notable risks associated with these factors indicate them as possible targets for screening and interventions to prevent poor developmental attainment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».