Stunting, selenium deficiency and anemia are associated with poor cognitive performance in preschool children from rural Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anthropometric characteristics and iron status affect cognitive performance in children. In addition, selenium can influence cognitive outcomes; protection of the brain from oxidative stress and its role in thyroid hormone metabolism are putative mechanisms. METHODS: To investigate their association with cognitive performance, anthropometric indicators, iron biomarkers, and serum selenium of children (n = 541) of 54-60mo of age from rural Ethiopia were assessed. Cognitive assessment was conducted with the administration of two reasoning subtests of the Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence and the school readiness test. RESULTS: Stunting was found in 41.4 % of children, 28.7 % were underweight, and 6.3 % were wasted. The mean score of stunted children was lower than that of non-stunted children on non-verbal reasoning (7.0 ± 3.2vs7.9 ± 3.1; p = 0.01) and the school readiness tests (4.3 ± 2.2 vs 3.3 ± 2.1; p < 0.001). Compared to non-anemic children, anemic children had lower score for the verbal reasoning test (9.5 ± 1.7 vs 8.9 ± 2.2; p = 0.02). However, except for hemoglobin, none of the iron biomarkers had significant associations with the cognitive score of the study children (p > 0.05). Selenium deficient children had lower scores on all cognitive tests than normal children (p < 0.05). CONCLUSION: The present study finding linking chronic undernutrition and micronutrient deficiency to cognitive deficits suggests the need for designing effective intervention programmes to control for protein energy malnutrition and micronutrient deficiency and address cognitive development in children.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».