Informing the ‘early years’ agenda in Scotland: understanding infant feeding patterns using linked datasets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing infants with the 'best possible start in life' is a priority for the Scottish Government. This is reflected in policy and health promotion strategies to increase breast feeding, which gives the best source of nutrients for healthy infant growth and development. However, the rate of breast feeding in Scotland remains one of the lowest in Europe. Information is needed to provide a better understanding of infant feeding and its impact on child health. This paper describes the development of a unique population-wide resource created to explore infant feeding and child health in Scotland. METHODS: Descriptive and multivariate analyses of linked routine/administrative maternal and infant health records for 731,595 infants born in Scotland between 1997 and 2009. RESULTS: A linked dataset was created containing a wide range of background, parental, maternal, birth and health service characteristics for a representative sample of infants born in Scotland over the study period. There was high coverage and completeness of infant feeding and other demographic, maternal and infant records. The results confirmed the importance of an enabling environment--cultural, family, health service and other maternal and infant health-related factors--in increasing the likelihood to breast feed. CONCLUSIONS: Using the linked dataset, it was possible to investigate the determinants of breast feeding for a representative sample of Scottish infants born between 1997 and 2009. The linked dataset is an important resource that has potential uses in research, policy design and targeting intervention programmes.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».