Jurisdictional, socioeconomic and gender inequalities in child health and development: analysis of a national census of 5-year-olds in Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Early child development may have important consequences for inequalities in health and well-being. This paper explores population level patterns of child development across Australian jurisdictions, considering socioeconomic and demographic characteristics. DESIGN: Census of child development across Australia. SETTING AND PARTICIPANTS: Teachers complete a developmental checklist, the Australian Early Development Index (AEDI), for all children in their first year of full-time schooling. Between May and July 2009, the AEDI was collected by 14 628 teachers in primary schools (government and non-government) across Australia, providing information on 261 147 children (approximately 97.5% of the estimated 5-year-old population). OUTCOME MEASURES: Level of developmental vulnerability in Australian children for five developmental domains: physical well-being, social competence, emotional maturity, language and cognitive skills and communication skills and general knowledge. RESULTS: The results show demographic and socioeconomic inequalities in child development as well as within and between jurisdiction inequalities. The magnitude of the overall level of inequality in child development and the impact of covariates varies considerably both between and within jurisdiction by sex. For example, the difference in overall developmental vulnerability between the best-performing and worst-performing jurisdiction is 12.5% for males and 7.1% for females. Levels of absolute social inequality within jurisdictions range from 8.2% for females to 12.7% for males. CONCLUSIONS: The different mix of universal and targeted services provided within jurisdictions from pregnancy to age 5 may contribute to inequality across the country. These results illustrate the potential utility of a developmental census to shed light on the impact of differences in universal and targeted services to support child development by school entry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».