Comparison of growth models to describe growth from birth to 6 years in a Beninese cohort of children with repeated measurements
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To select a growth model that best describes individual growth trajectories of children and to present some growth characteristics of this population. SETTINGS: Participants were selected from a prospective cohort conducted in three health centres (Allada, Sekou and Attogon) in a semirural region of Benin, sub-Saharan Africa. PARTICIPANTS: Children aged 0 to 6 years were recruited in a cohort study with at least two valid height and weight measurements included (n=961). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: This study compared the goodness-of-fit of three structural growth models (Jenss-Bayley, Reed and a newly adapted version of the Gompertz growth model) on longitudinal weight and height growth data of boys and girls. The goodness-of-fit of the models was assessed using residual distribution over age and compared with the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The best-fitting model allowed estimating mean weight and height growth trajectories, individual growth and growth velocities. Underweight, stunting and wasting were also estimated at age 6 years. RESULTS: The three models were able to fit well both weight and height data. The Jenss-Bayley model presented the best fit for weight and height, both in boys and girls. Mean height growth trajectories were identical in shape and direction for boys and girls while the mean weight growth curve of girls fell slightly below the curve of boys after neonatal life. Finally, 35%, 27.7% and 8% of boys; and 34%, 38.4% and 4% of girls were estimated to be underweight, wasted and stunted at age 6 years, respectively. CONCLUSION: The growth parameters of the best-fitting Jenss-Bayley model can be used to describe growth trajectories and study their determinants.
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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».