Gestational Age at Birth and ‘Body-Mind’ Health at 5 Years of Age: A Population Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have identified the effects of prematurity on the neonate's physical health, however few studies have explored the effects of prematurity on both the physical and mental health of the child as they develop. Secondary analysis of data from the Millennium Cohort Study, a longitudinal study of infants (n = 18 818, born 2000-2002 in the United Kingdom) was performed. Effects of gestational age at birth on health outcomes at 5 years were measured using parental rating of their children's general health and severity of behavior problems. The association between parent's general health ratings and behavior problem ratings was low: 86% of those reporting serious behavior problems (5% of the sample, n = 764) rated their child as being in excellent, very good, or good health. Still, a gradient of increasing risk of poorer outcome with decreasing gestational age was observed for a composite health measure (poor/fair health and/or serious behavior problems), suggesting an association with prematurity for this composite assessment of health status. The greatest contribution to the childhood composite health measure at 5 years was for children born at 32-36 weeks gestation: population attributable fractions for having poor outcomes was 3.4% (Bonferroni-adjusted 95% confidence interval 1.1%-6.2%), compared to 1% (0.2-2.3) for birth at less than 32 weeks. Results suggest that preterm children, by school entry, are not only at high risk of physical health problems, but also of behavioral health problems. The recognition of, and response to comprehensive health and well-being outcomes related to prematurity are important in order to correctly plan and deliver adequate paediatric health services and policies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».