Prevalence of underweight, wasting and stunting among young children with a significant cognitive delay in 47 low‐income and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undernutrition in early childhood is associated with a range of negative outcomes across the lifespan. Little is known about the prevalence of exposure to undernutrition among young children with significant cognitive delay. METHOD: Secondary analysis of data collected on 161 188 three- and four-year-old children in 47 low-income and middle-income countries in Rounds 4-6 of UNICEF's Multiple Indicator Cluster Surveys. Of these, 12.3% (95% confidence interval 11.8-12.8%) showed evidence of significant cognitive delay. RESULTS: In both middle-income and low-income countries, significant cognitive delay was associated with an increased prevalence of exposure to three indicators of undernutrition (underweight, wasting and stunting). Overall, children with significant cognitive delay were more than twice as likely than their peers to be exposed to severe underweight, severe wasting and severe stunting. Among children with significant cognitive delay (and after controlling for country economic classification group), relative household wealth was the strongest and most consistent predictor of exposure to undernutrition. CONCLUSIONS: Given that undernutrition in early childhood is associated with a range of negative outcomes in later life, it is possible that undernutrition in early childhood may play an important role in accounting for health inequalities and inequities experienced by people with significant cognitive delay in low-income and middle-income countries.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».