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Enregistrement W3094756985 · doi:10.1136/bmjgh-2020-003427

Factors associated with head circumference and indices of cognitive development in early childhood

2020· article· en· W3094756985 sur OpenAlexaff
Laura Nicolaou, Tahmeed Ahmed, Zulfiqar A Bhutta, Pascal Bessong, Margaret Kosek, Aldo Â. M. Lima, Sanjaya K. Shrestha, Ram K. Chandyo, Estomih Mduma, Laura E. Murray‐Kolb, Brooks Morgan, Matthew R. Grigsby, William Checkley

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusDemographyCognitionLongitudinal studyCohortBayley Scales of Infant DevelopmentCognitive testPediatricsEarly childhoodMalnutritionCohort studyGerontologyDevelopmental psychologyPsychologyPopulationInternal medicineEnvironmental healthPsychomotor learningPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While head circumference (HC) has been related to intracranial volume and brain size, its association with cognitive function remains unclear. We sought to understand the relationship among various biological and socioeconomic risk factors, HC and cognitive development. METHODS: We analysed data across resource-poor settings in Bangladesh, India, Nepal, Peru, South Africa and Tanzania from the Etiology, Risk Factors and Interactions of Enteric Infections and Malnutrition and the Consequences for Child Health and Development longitudinal birth cohort study. Participating children were enrolled and followed up between 2009 and 2014. A final sample of 1210 children aged 0-24 months were included in the analyses. The main outcomes were HC for age Z-score and cognitive, gross motor and language scores from Bayley Scales of Infant Development-III tests. Length, weight and HC were measured monthly, and cognitive tests were administered at 6, 15 and 24 months of age. To disentangle the associations between risk factors and HC from linear growth and to distinguish the direct and indirect effects of these risk factors on cognitive function, we conducted mediation analysis using longitudinal models to account for all data measured during follow-up. RESULTS: Average HC-for-age Z-score (HCAZ) was -0.54 (95% CI -0.47 to -0.62) near birth and -1.01 (95% CI -0.94 to -1.08) at 24 months. Children with higher enrolment weight (p<0.0001), higher socioeconomic score (p=0.00037) and taller mothers (p=0.00084) had higher HCAZ at all ages, while enteropathogen infection (p=0.013) and more febrile episodes (p=0.013) were associated with lower HCAZ. The associations between HCAZ and enrolment weight-for-age, maternal height, socioeconomic status or pathogen burden were partly mediated through their associations with length-for-age. HCAZ showed no association with cognitive, gross motor or language skills at 6, 15 and 24 months of age. CONCLUSIONS: The main risk factors associated with HC are similar to those associated with body length, and HC is not related to cognitive function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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