Examining the relationship between blood lead level and stunting, wasting and underweight- A cross-sectional study of children under 2 years-of-age in a Bangladeshi slum
Notice bibliographique
Résumé
Elevated blood lead level (BLL) is known to cause cardiac, immune, and cognitive damage but had not been thoroughly studied in relation to stunting among children under two years of age. We primarily aimed to assess the relationship between elevated BLL, the accumulation of concerned amount of the metal lead in blood and stunting and secondarily-wasting and underweight amongst Bangladeshi children less than two years of age. For this cross-sectional study, BLL measurements, anthropometric data, and socioeconomic indicator information were collected and analyzed for 729 children under two years of age upon enrollment in the MAL-ED study conducted in a Bangladeshi slum area. Univariate, bivariate and multivariate analyses were carried out to observe the proportion and mean and contribution of elevated BLL and other relevant variables in explaining the occurrence of stunting. Of the enrolled subjects, 39.0% were stunted [length-for-age z score (LAZ<-2)], 50.3% were male, and 86.6% had an elevated BLL (≥5μg/dL). Mean BLL of stunted children was 8.47 ± 3·37 μg/dL and 8.10 ± 3·80 μg/dL for non-stunted children. Proportion of children with elevated BLL was not significantly different between the stunted and non-stunted groups (p>0.05). When adjusted for other variables, elevated BLL was found to be a significant predictor of stunting and underweight (p<0.05) but not wasting (p>0.05). Elevated BLL (p<0·01), child's gender and weight (p<0·001), maternal body mass index (BMI) (p<0.05) and severe household food insecurity (p<0·05) were all significantly associated with stunting in the multivariate model. Increased odds of stunting was also observed for increased BLL. The findings suggest that chronic lead poisoning is significantly associated with high level of stunting among child slum dwellers in Bangladesh. These findings strengthen the argument for improved lead reduction efforts in Bangladesh, where lead poisoning and stunting are both highly prevalent.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».