Socioeconomic differences in childhood BMI trajectories in Belarus
Notice bibliographique
Résumé
To examine associations of parental socioeconomic position with early-life offspring body mass index (BMI) trajectories in a middle-income country. Overall, 12,385 Belarusian children born 1996–97 and enrolled in a randomised breastfeeding promotion trial at birth, with 3–14 measurements of BMI from birth to 7 years. Cohort analysis in which exposures were parental education (common secondary or less; advanced secondary or partial university; completed university) and occupation (manual; non-manual) at birth, and the outcome was BMI z -score trajectories estimated using multilevel linear spline models, controlling for trial arm, location, parental BMI, maternal smoking status and number of older siblings. Infants born to university-educated mothers were heavier at birth than those born to secondary school-educated mothers [by 0.13 BMI z -score units (95% confidence interval, CI: 0.07, 0.19) for girls and 0.11 (95% CI: 0.05, 0.17) for boys; equivalent for an infant of average birth length to 43 and 38 g, respectively]. Between the ages of 3–7 years children of the most educated mothers had larger BMI increases than children of the least educated mothers. At age 7 years, after controlling for trial arm and location, children of university-educated mothers had higher BMIs than those born to secondary school-educated mothers by 0.11 z -score (95% CI: 0.03, 0.19) among girls and 0.18 (95% CI: 0.1, 0.27) among boys, equivalent to differences in BMI for a child of average height of 0.19 and 0.26 kg/m 2 , respectively. After further controlling for parental BMI, these differences attenuated to 0.08 z -score (95% CI: 0, 0.16) and 0.16 z -score (95% CI: 0.07, 0.24), respectively, but changed very little after additional adjustment for number of older siblings and mother’s smoking status. Associations were similar when based on paternal educational attainment and highest household occupation. In Belarus, consistent with some middle-income countries, higher socioeconomic position was associated with greater BMI trajectories from age 3 onwards.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».