Developmental health in the context of an early childhood program in Brazil: the “Primeira Infância Melhor” experience
Notice bibliographique
Résumé
Design and evaluation of early child development (ECD) programs are poorly documented in low- or middle-income countries. The study aimed to identify family and child characteristics associated with developmental health outcomes among children aged from 4 to 6 years who participated in the "Primeira Infância Melhor" - PIM (Better Early Childhood), a home visiting program in Rio Grande do Sul State, Brazil. We also evaluated the impact of PIM on developmental vulnerability at school entry using a comparison group. Multistage sampling was first used to select cities, then families, in different regions of the state, resulting in a sample of eight cities and 571 children (364 PIM; 207 comparison). We used a sociodemographic questionnaire, completed by parents, and the Early Development Instrument (EDI), completed by teachers. Among PIM children, lower family income, time of exit from the program, city, and younger age were associated with higher risk of developmental vulnerability and/or with lower mean scores in EDI domains. Multivariate analysis controlling for covariates found no differences between the study groups in EDI outcomes even though the gaps in equity of the outcomes were smaller in the PIM group. These results are discussed in the context of challenges faced by home visiting programs in addressing complex social conditions of high-risk families and difficulties in finding an adequate comparison group in communities where an ECD program is universally accessible. We also note the importance of setting structured and longitudinal monitoring systems together with the implementation of ECD policies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».