MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2606329276 · doi:10.23889/ijpds.v1i1.109

Maternal age and child development outcomes at age five in Australian Aboriginal and non-Aboriginal children: a population data linkage study

2017· article· en· W2606329276 sur OpenAlexaff
Kathleen Falster, Mark Hanly, Emily Banks, John P. Lynch, Mikaela Jorgensen, Marni Brownell, Louisa Jorm

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyPopulationCohortVulnerability (computing)Poisson regressionPediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT
 ObjectivesAlmost one-fifth of Australian Aboriginal mothers give birth before 20 years of age compared with 3% of non-Aboriginal mothers. We aim to quantify the effect of maternal age at birth on child development outcomes in Aboriginal compared with non-Aboriginal children.
 ApproachThe ‘Seeding Success’ study cohort comprises an almost complete population of children who started school in Australia’s most populous state, New South Wales (NSW), in 2009 or 2012, and were born in NSW, identified by linking Australian Early Development Census (AEDC) data to perinatal and birth registration datasets. Of the 154,936 children in the cohort, 8001 (5%) were Aboriginal. We calculated the risk of developmental vulnerability on one or more AEDC domains by maternal age at birth and Aboriginality. Risk differences and risk ratios (RR) were estimated as measures of absolute and relative inequalities, respectively. Multilevel Poisson regression was used to test the effect of maternal age on child development by Aboriginality.
 Results1383 (17%) Aboriginal children were born to a mother <20 years compared with 4310 (3%) non-Aboriginal children. Among Aboriginal and non-Aboriginal children, the risk of developmental vulnerability decreased with increasing maternal age up to 35 years; the risk increased for children born to mothers >35 years. Among Aboriginal children, the risk decreased from 46% (95%CI, 39-52) to 31% (95%CI, 24-38) in children born to mothers’ aged ≤16 years to age 35 years, respectively. In non-Aboriginal children, the risk decreased from 38% (95%CI, 33-43) to 16% (95%CI, 15-17) in those born to mothers’ aged ≤16 years to 35 years, respectively. Risk differences and risk ratios for developmental vulnerability between Aboriginal and non-Aboriginal children increased with increasing maternal age. Compared to non-Aboriginal children born to mothers aged ≥20 years (ref group, RR, 1.0), the RR for developmental vulnerability was 1.7 (95% CI, 1.6-1.9) for non-Aboriginal children born to mothers aged <20 years; 1.6 (95% CI, 1.6-1.7) for Aboriginal children born to mothers aged ≥20 years; and 2.2 (95% CI, 2.0-2.3) for Aboriginal children born to mothers aged <20 years.
 ConclusionChildren born to very young mothers had a high risk of vulnerability regardless of Aboriginality, whereas Aboriginal children had a greater risk of developmental vulnerability across the rest of the maternal age range. Both absolute and relative inequalities in developmental vulnerability increased with increasing maternal age. Early intervention and support services targeted at Aboriginal mothers and their children, regardless of the mother’s age, may reduce this inequality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Population Data ScienceMême sujetBirth, Development, and HealthTravaux en français237 207