Effect of correcting for gestational age at birth on population prevalence of early childhood undernutrition
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle