Developmental delay in the Amazon: The social determinants and prevalence among rural communities in Peru
Notice bibliographique
Résumé
The consequences of poor child development are becoming increasingly recognized. Programs are being put in place around the world to improve child development by providing healthy and stimulating environments for children. However, these programs often have limited reach and little is known about the prevalence of developmental delay in under-developed communities. The current study set-out to better understand the prevalence of developmental delay in rural communities in the Amazon region of Peru. Also, it explores social determinants that are associated with any delay. Cross-sectional study by evaluating developmental delay in children under 4 years utilizing Ages and Stages Questionnaire (ASQ-3). Additionally, conducting a social determinants questionnaire answered by caretakers to identify social drivers for developmental delay. The data was analyzed with multi-variant analysis to measure association. The prevalence of developmental delay in the Amazonian communities was 26.7% (19.3% in communication, 11.4% in gross motor skills, 8% in both) (N = 596). The multivariate logistic regression analysis revealed significant associations between developmental delay and; level of education (OR 0.64, p = 0.009), age of mother during child's birth (OR 0.96, p = 0.002), visits by community health agents (OR 0.73, p = 0.013), and river as primary water source (OR 2.39, p = 0.001). The social determinants questionnaire revealed that 39% of the mothers had their first child before the age of 17, nearly half stopped going to school before the age of 12 (52%), 29% gave birth at home, 13% breast fed for less than 7 months, and 50% of the children had diarrhea in the last month. There is still a great need to improve the conditions for child development in the Amazon region of Peru. One-fourth of the children suffer from developmental delay, which will likely impede their potentials for life unless something is done. The impact of education, age of mother at birth of the child, community health agents, and access to clean drinking water were important findings. Improvements can be made in these areas to create a large, cost-effective impact on the well-being of the communities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».