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Enregistrement W2886558005 · doi:10.1093/ije/dyy161

Significant cognitive delay among 3- to 4-year old children in low- and middle-income countries: prevalence estimates and potential impact of preventative interventions

2018· article· en· W2886558005 sur OpenAlexaff
Eric Emerson, Amber Savage, Gwynnyth Llewellyn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUNICEF
Mots-clésPsychological interventionMedicineSanitationPopulationDemographyEnvironmental healthLow and middle income countriesConfidence intervalCognitionDeveloping countryPsychiatryEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We sought to: (i) estimate the prevalence of significant cognitive delay (a marked delay in the development of general cognitive functioning) among nationally representative samples of young children in middle- and low-income countries; (ii) estimate the total number of children under 5 years of age with significant cognitive delay living in low- and middle-income countries; and (iii) estimate the potential impact of five preventative interventions. Methods: Secondary analysis of data collected in Rounds 4 and 5 of UNICEF's Multiple Cluster Indicators Surveys in 51 countries involving 163 293 3- to 4-year-old children. Adjusted population-attributable fractions were used to estimate the potential impact of five interventions based on Sustainable Development Goals (SDGs). Results: The prevalence of significant cognitive delay in 3- to 4-year-old children in middle- and low-income countries was 10.1% (95% confidence interval 9.7-10.4%). Prevalence was strongly inversely related to country economic wealth. The estimated total number of children under 5 with significant cognitive delay living in low- and middle-income countries was just under 55 million. This number could be reduced by over 60% if three separate SDGs were achieved; every mother had secondary-level education, every household had access to improved water and sanitation, and every child had an acceptable level of home stimulation. Conclusions: Our results provide additional evidence in support of a range of specific preventative interventions in early childhood to reduce the loss of developmental potential among children in low- and middle-income countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,350 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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