Effect of correcting for gestational age at birth on population prevalence of early childhood undernutrition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Postmenstrual and/or gestational age-corrected age (CA) is required to apply child growth standards to children born preterm (< 37 weeks gestational age). Yet, CA is rarely used in epidemiologic studies in low- and middle-income countries (LMICs), which may bias population estimates of childhood undernutrition. To evaluate the effect of accounting for GA in the application of growth standards, we used GA-specific standards at birth (INTERGROWTH-21st newborn size standards) in conjunction with CA for preterm-born children in the application of World Health Organization Child Growth Standards postnatally (referred to as ‘CA’ strategy) versus postnatal age for all children, to estimate mean length-for-age (LAZ) and weight-for-age (WAZ) z scores at 0, 3, 12, 24, and 48-months of age in the 2004 Pelotas (Brazil) Birth Cohort. Results At birth (n = 4066), mean LAZ was higher and the prevalence of stunting (LAZ < −2) was lower using CA versus postnatal age (mean ± SD): − 0.36 ± 1.19 versus − 0.67 ± 1.32; and 8.3 versus 11.6%, respectively. Odds ratio (OR) and population attributable risk (PAR) of stunting due to preterm birth were attenuated and changed inferences using CA versus postnatal age at birth [OR, 95% confidence interval (CI): 1.32 (95% CI 0.95, 1.82) vs 14.7 (95% CI 11.7, 18.4); PAR 3.1 vs 42.9%]; differences in inferences persisted at 3-months. At 12, 24, and 48-months, preterm birth was associated with stunting, but ORs/PARs remained attenuated using CA compared to postnatal age. Findings were similar for weight-for-age z scores. Conclusions Population-based epidemiologic studies in LMICs in which GA is unused or unavailable may overestimate the prevalence of early childhood undernutrition and inflate the fraction of undernutrition attributable to preterm birth.
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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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».