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Enregistrement W2997106919 · doi:10.3390/ijerph17010182

Community Determinants of Physical Growth and Cognitive Development among Indian Children in Early Childhood: A Multivariate Multilevel Analysis

2019· article· en· W2997106919 sur OpenAlexaff
Jongho Heo, Aditi Krishna, Jessica M. Perkins, Hwa‐Young Lee, Jong‐Koo Lee, S. V. Subramanian, Juhwan Oh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCollege of Medicine, Seoul National UniversitySeoul National University
Mots-clésMultivariate statisticsMultilevel modelMultivariate analysisPsychologyCognitionCognitive developmentEarly childhoodGerontologyTest (biology)Longitudinal studyChild developmentDemographyDevelopmental psychologyMedicineStatisticsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inadequate child physical growth and cognitive development share common individual-level risk factors. Less understood is how outcomes co-cluster at the community level and to what extent certain community-level characteristics influence the clustering. This study aims to quantify the extent to which child growth and development co-occur across communities, and to identify community-level characteristics associated with the clustering of the two development dimensions. We used longitudinal data from 1824 children (aged 5 years) across 98 communities in Andhra Pradesh, India in round 2 (2006) of the Young Lives study, who were followed up 3 years later in round 3 (2009). A multivariate, multilevel statistical model was estimated wherein the responses were nested within individuals, and communities. We used z-scores of height-for-age, weight-for-age, Peabody Picture Vocabulary Test, and a mathematics test in 2009 as outcome variables. At the community level, we included compositional variables representing community characteristics while controlling for child socio-demographic characteristics at the individual level. At the community level, children's physical growth and cognitive development were strongly correlated (coefficient: 0.55-0.76) and, even after controlling for individual-level covariables, a more pronounced correlation was shown at the community level than individual level correlation. Greater local healthcare resources were associated with better physical growth. More local programs run by government and NGOs/charities were associated with higher child language skills. Local social problems were inversely associated with math scores. Our study showed that physical growth and cognitive development tended to be clustered and co-occurred within communities as well as individual children.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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