Silent cerebral infarction, income, and grade retention among students with sickle cell anemia
Notice bibliographique
Résumé
Children with sickle cell anemia have a higher-than-expected prevalence of poor educational attainment. We test two key hypotheses about educational attainment among students with sickle cell anemia, as measured by grade retention and use of special education services: (1) lower household per capita income is associated with lower educational attainment; (2) the presence of a silent cerebral infarct is associated with lower educational attainment. We conducted a multicenter, cross-sectional study of cases from 22 U.S. sites included in the Silent Infarct Transfusion Trial. During screening, parents completed a questionnaire that included sociodemographic information and details of their child's academic status. Of 835 students, 670 were evaluable; 536 had data on all covariates and were used for analysis. The students' mean age was 9.4 years (range: 5-15) with 52.2% male; 17.5% of students were retained one grade level and 18.3% received special education services. A multiple variable logistic regression model identified that lower household per capita income (odds ratio [OR] of quartile 1 = 6.36, OR of quartile 2 = 4.7, OR of quartile 3 = 3.87; P = 0.001 for linear trend), age (OR = 1.3; P < 0.001), and male gender (OR, 2.2; P = 0.001) were associated with grade retention; silent cerebral infarct (P = 0.31) and painful episodes (P = 0.60) were not. Among students with sickle cell anemia, household per capita income is associated with grade retention, whereas the presence of a silent cerebral infarct is not. Future educational interventions will need to address both the medical and socioeconomic issues that affect students with sickle cell anemia.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».