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Enregistrement W2605685458 · doi:10.1159/000462972

World Perspective on the Epidemiology of Stunting between 1990 and 2015

2017· review· en· W2605685458 sur OpenAlexaff
Susan C. Campisi, Arlin Mary Cherian, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueHormone Research in Paediatrics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill UniversitySickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionLatin AmericansPsychological interventionStunted growthEpidemiologyDemographyDeveloping countryMiddle EastLow and middle income countriesEnvironmental healthMedicineGeographyEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stunting is the most prevalent form of child undernutrition with current worldwide estimates at 156 million. The majority of these children reside in low- and middle-income countries. When stunting prevails to adulthood, optimal growth potential and economic productivity are minimized. RESULTS: In 2015 there were 98.5 million fewer stunted children under 5 years of age than in 1990. In East Asia and Pacific and South Asia, the stunting prevalence decreased by 24.8 and 25%, respectively. Minimal declines were observed in Latin America and the Caribbean at 12.6%, in the Middle East and North Africa at 12.9%, and in sub-Saharan Africa at 13.4%. But because large populations of children under 5 years of age are distributed disproportionately, decreases in prevalence do not translate to fewer numbers of stunted children globally. In sub-Saharan Africa, the number of stunted children increased by 12.4 million between 1990 and 2015. CONCLUSIONS: Adult height is dependent on nutrition-specific or nutrition-sensitive factors. Nutrition-specific factors can be targeted according to their impact at critical points of development and therefore offer multiple windows of opportunity for interventions. To date, many interventions focus on the first 1,000 days, but opportunities may extend into later childhood and adolescence. .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,439
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,096 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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