Birth weight and prepubertal body size predict menarcheal age in India, Peru, and Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Evidence on the associations of birth weight and prepubertal nutritional status with menarcheal age for low- and middle-income countries is limited. We investigated these relationships using the Young Lives younger cohort for 2001 Indian, Peruvian, and Vietnamese girls born in 2001-2002. Girls were followed at approximately ages 1, 5, 8, and 12 years. Weibull survival models estimated hazards of earlier menarche on the basis of birth weight Z-scores (BWZ), and age-8 BMI-for-age Z-scores (BMIZ) and height-for-age Z-scores (HAZ). Estimates controlled for potential individual-, mother-, and household-level confounders and for changes in anthropometry between 1 and 8 years. In adjusted models, BWZ predicted later age at menarche (hazard ratio (HR) = 0.90, 95% CI: 0.83-0.97). Conversely, HAZ (HR = 1.66, 95% CI 1.5-1.83) and BMIZ at 8 years (HR = 1.28, 95% CI: 1.18-1.38) predicted earlier menarche. Changes in HAZ and BMIZ between 1 and 8 years were not associated with earlier menarche. Associations were consistent across countries, though with variation in estimated magnitudes. Maternal height and age were associated with later menarche. This evidence points to consistently robust and opposite associations of birth weight versus prepubertal attained height and body mass index with menarcheal age in three diverse settings with regard to nutrition, ethnicity, and socioeconomic status.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».