Significant cognitive delay among 3- to 4-year old children in low- and middle-income countries: prevalence estimates and potential impact of preventative interventions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».