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Enregistrement W2767607349 · doi:10.1186/s12889-017-4744-3

Modelling stunting in LiST: the effect of applying smoothing to linear growth data

2017· article· en· W2767607349 sur OpenAlexaff
Simon Cousens, Jamie Perin, Parul Christian, Lee Shu‐Fune Wu, Sajid Soofi, Zulfiqar A Bhutta, Claudio F. Lanata, Richard L. Guerrant, Aldo Â. M. Lima, Kåre Mølbak, Palle Valentiner‐Branth, William Checkley, Robert H. Gilman, R. Bradley Sack, Robert E. Black, Jean H. Humphrey, Neff Walker

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesStatens Serum InstitutMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineOddsBiostatisticsDemographyOdds ratioSmoothingPercentage pointPsychological interventionStatisticsLogistic regressionPublic healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Lives Saved Tool (LiST) is a widely used resource for evidence-based decision-making regarding health program scale-up in low- and middle-income countries. LiST estimates the impact of specified changes in intervention coverage on mortality and stunting among children under 5 years of age. We aimed to improve the estimates of the parameters in LiST that determine the rate at which the effects of interventions to prevent stunting attenuate as children get older. METHODS: We identified datasets with serial measurements of children's lengths or heights and used random effects models and restricted cubic splines to model the growth trajectories of children with at least six serial length/height measurements. We applied WHO growth standards to both measured and modelled (smoothed) lengths/heights to determine children's stunting status at multiple ages (1, 6, 12, 24 months). We then calculated the odds ratios for the association of stunting at one age point with stunting at the next ("stunting-to-stunting ORs") using both measured and smoothed data points. We ran analyses in LiST to compare the impact on intervention effect attenuation of using smoothed rather than measured stunting-to-stunting ORs. RESULTS: A total of 21,786 children with 178,786 length/height measurements between them contributed to our analysis. The odds of stunting at a given age were strongly related to whether a child is stunted at an earlier age, using both measured and smoothed lengths/heights, although the relationship was stronger for smoothed than measured lengths/heights. Using smoothed lengths/heights, we estimated that children stunted at 1 month have 45 times the odds of being stunted at 6 months, with corresponding odds ratios of 362 for the period 6 to 12 months and 175 for the period 12 to 24 months. Using the odds ratios derived from the smoothed data in LiST resulted in a somewhat slower attenuation of intervention effects over time, but substantial attenuation was still observed in the LiST outputs. For example, in Mali the effect of effectively eliminating SGA births reduced prevalence of stunting at age 59 months from 44.4% to 43.7% when using odds ratios derived from measured lengths/heights and from 44.4% to 41.9% when using odds ratios derived from smoothed lengths/heights. CONCLUSIONS: Smoothing of children's measured lengths/heights increased the strength of the association between stunting at a given age and stunting at an earlier age. Using odds ratios based on smoothed lengths/heights in LiST resulted in a small reduction in the attenuation of intervention effects with age and thus some increase in the estimated benefits, and may better reflect the true benefits of early nutritional interventions.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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