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Enregistrement W2910111954 · doi:10.1136/bmjgh-2018-001144

Lifetime economic impact of the burden of childhood stunting attributable to maternal psychosocial risk factors in 137 low/middle-income countries

2019· article· en· W2910111954 sur OpenAlexfundno aff
Mary C. Smith Fawzi, Kathryn Andrews, Günther Fink, Goodarz Danaei, Dana Charles McCoy, Christopher R. Sudfeld, Evan D. Peet, Jeanne Cho, Yuanyuan Liu, Jocelyn E. Finlay, Majid Ezzati, Sylvia Kaaya, Wafaie Fawzi

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilGrand Challenges CanadaUniversity of Texas Health Science Center at Houston
Mots-clésPsychosocialLow and middle income countriesEnvironmental healthLow incomeMedicinePublic healthDeveloping countryEconomic growthSocioeconomicsPsychiatryEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The first 1000 days of life is a period of great potential and vulnerability. In particular, physical growth of children can be affected by the lack of access to basic needs as well as psychosocial factors, such as maternal depression. The objectives of the present study are to: (1) quantify the burden of childhood stunting in low/middle-income countries attributable to psychosocial risk factors; and (2) estimate the related lifetime economic costs. METHODS: A comparative risk assessment analysis was performed with data from 137 low/middle-income countries throughout Asia, Latin America and the Caribbean, North Africa and the Middle East, and sub-Saharan Africa. The proportion of stunting prevalence, defined as <-2 SDs from the median height for age according to the WHO Child Growth Standards, and the number of cases attributable to low maternal education, intimate partner violence (IPV), maternal depression and orphanhood were calculated. The joint effect of psychosocial risk factors on stunting was estimated. The economic impact, as reflected in the total future income losses per birth cohort, was examined. RESULTS: Approximately 7.2 million cases of stunting in low/middle-income countries were attributable to psychosocial factors. The leading risk factor was maternal depression with 3.2 million cases attributable. Maternal depression also demonstrated the greatest economic cost at $14.5 billion, followed by low maternal education ($10.0 billion) and IPV ($8.5 billion). The joint cost of these risk factors was $29.3 billion per birth cohort. CONCLUSION: The cost of neglecting these psychosocial risk factors is significant. Improving access to formal secondary school education for girls may offset the risk of maternal depression, IPV and orphanhood. Focusing on maternal depression may play a key role in reducing the burden of stunting. Overall, addressing psychosocial factors among perinatal women can have a significant impact on child growth and well-being in the developing world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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