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Enregistrement W2909420896 · doi:10.1371/journal.pone.0209054

Effects of improved drinking water quality on early childhood growth in rural Uttar Pradesh, India: A propensity-score analysis

2019· article· en· W2909420896 sur OpenAlexafffund
Mira Johri, Marie‐Pierre Sylvestre, Georges Karna Koné, S. V. Subramanian

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSanitationUnderweightMedicineEnvironmental healthWastingPropensity score matchingContext (archaeology)HygieneObservational studyWater qualityDemographyBody mass indexGeographyOverweightSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Recent randomised controlled trials in Bangladesh and Kenya concluded that household water treatment, alone or in combination with upgraded sanitation and handwashing, did not reduce linear growth faltering or improve other child growth outcomes. Whether these results are applicable in areas with distinct constellations of water, sanitation and hygiene (WaSH) risks is unknown. Analysis of observational data offers an efficient means to assess the external validity of trial findings. We studied whether a water quality intervention could improve child growth in a rural Indian setting with higher levels of circulating pathogens than the original trial sites. METHODS: We analysed a cross-sectional dataset including a microbiological measure of household water quality. All households accessed water from an improved source. We applied propensity score methods to emulate a randomised trial investigating the hypothesis that receipt of drinking water meeting Sustainable Development Goal (SDG) 6.1 quality standards for absence of faecal contamination leads to improved growth. Growth outcomes (stunting, underweight, wasting, and their corresponding Z-scores) were assessed in children 12-23 months of age. For each outcome, we estimated the mean and 95% confidence interval of the absolute risk difference between treatment groups. FINDINGS: Of 1088 households, 442 (40.62%) received drinking water meeting SDG 6.1 standards. The adjusted risk of child underweight was 7.4% (1.3% to 13.4%) lower among those drinking water satisfying SDG 6.1 norms than among controls. Evidence concerning the relationship of drinking water meeting SDG 6.1 norms to length-for-age and weight-for-age was inconclusive, and there was no apparent relationship with stunting or wasting. CONCLUSIONS: In contexts characterised by high pathogen transmission, water quality improvements have the potential to reduce the proportion of underweight children, but are unlikely to impact stunting or wasting. Further research is required to assess how these modelled benefits can best be achieved in real world settings.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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