Contextual and socioeconomic variation in early motor and language development
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare early motor and language development of children <3 years of age growing up in high-income and low-income contexts. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: We analysed differences in motor and language skills across study sites in Cambodia, Chile, Ghana, Guatemala, Lebanon, Pakistan, the Philippines and the USA. MAIN OUTCOME MEASURE: Cognitive and language development assessed with the Caregiver Reported Early Development Instruments (CREDI) tool. RESULTS: 4649 children aged 0-35 months (mean age=18 months) were analysed. On average, children in sites with a low Human Development Index (HDI) had 0.54 SD (95% CI -0.63 to -0.44) lower CREDI motor scores and 0.73 SD (95% CI -0.82 to -0.64) lower language scores than children growing up in high HDI sites. On average, each unit increase in national log income per capita was associated with a 0.77-month (95% CI -0.93 to 0.60) reduction in the age of motor milestone attainment and a reduction in the age of language milestone attainment of 0.55 months (95% CI -0.79 to -0.30). These observed developmental differences were not universal: no developmental differences across sites with highly heterogeneous socioeconomic contexts were found among children growing up in households with highly educated caregivers providing stimulating early environments. CONCLUSION: Developmental gaps in settings with low HDI are substantial on average, but appear to be largely attributable to differences in family-level socioeconomic status and caregiving practices. Programmes targeting the most vulnerable subpopulations will be essential to reduce early life disparities and improve long-run outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».