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Enregistrement W2767769094 · doi:10.1016/s2214-109x(17)30418-7

Early childhood linear growth faltering in low-income and middle-income countries as a whole-population condition: analysis of 179 Demographic and Health Surveys from 64 countries (1993–2015)

2017· article· en· W2767769094 sur OpenAlex
Daniel Roth, Aditi Krishna, Michael Leung, Joy Shi, Diego G. Bassani, Aluísio J. D. Barros

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PelotasBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPercentileDemographyPopulationMedicineConfidence intervalStandard deviationStatisticsEnvironmental healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The causes of early childhood linear growth faltering (known as stunting) in low-income and middle-income countries remain inadequately understood. We aimed to determine if the progressive postnatal decline in mean height-for-age Z score (HAZ) in low-income and middle-income countries is driven by relatively slow growth of certain high-risk children versus faltering of the entire population. METHODS: Distributions of HAZ (based on WHO growth standards) were analysed in 3-month age intervals from 0 to 36 months of age in 179 Demographic and Health Surveys from 64 low-income and middle-income countries (1993-2015). Mean, standard deviation (SD), fifth percentiles, and 95th percentiles of the HAZ distribution were estimated for each age interval in each survey. Associations between mean HAZ and SD, fifth percentile, and 95th percentile were estimated using multilevel linear models. Stratified analyses were performed in consideration of potential modifiers (world region, national income, sample size, year, or mean HAZ in the 0-3 month age band). We also used Monte Carlo simulations to model the effects of subgroup versus whole-population faltering on the HAZ distribution. FINDINGS: Declines in mean HAZ from birth to 3 years of age were accompanied by declines in both the fifth and 95th percentiles, leading to nearly symmetrical narrowing of the HAZ distributions. Thus, children with relatively low HAZ were not more likely to have faltered than taller same-age peers. Inferences were unchanged in surveys regardless of world region, national income, sample size, year, or mean HAZ in the 0-3 month age band. Simulations showed that the narrowing of the HAZ distribution as mean HAZ declined could not be explained by faltering limited to a growth-restricted subgroup of children. INTERPRETATION: In low-income and middle-income countries, declines in mean HAZ with age are due to a downward shift in the entire HAZ distribution, revealing that children across the HAZ spectrum experience slower growth compared to the international standard. Efforts to mitigate postnatal linear growth faltering in low-income and middle-income countries should prioritise action on community-level determinants of childhood HAZ trajectories. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.

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.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,314 · 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