Rethinking What Is Important
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social risk factors are often less vigorously pursued in clinical assessments of infant risk than are biologic risk factors. We examined the relative importance of early social and biologic risk factors in predicting poor health and educational outcomes in children. METHODS: The study was composed of all infants born in Winnipeg, Canada, during April-December 1984, who were followed up until age 19 years (n = 4667). Predictors were 3 routinely assessed biologic risks (birth weight, gestational age, and Apgar score) and 3 prominent social factors (mother's age, parent marital status, and socioeconomic status). Outcomes were childhood hospitalization and passage of a required high school examination. Analyses included logistic regression, measures of accuracy, and population attributable risk percent (PAR%). RESULTS: Biologic and social risk factors were associated with similarly steep poor outcomes gradients. Social risk factors had similar, and in some cases stronger, measures of association and accuracy. Using biologic risk criteria alone misclassified as low-risk 65% of cohort children who had high rates of later hospitalization and examination failure. PAR% associated with social risk factors exceeded biologic risk factors in most cases (eg, hospitalization PAR% = 4.4 for offspring of teen mothers vs. 1.7 for low birth weight). CONCLUSIONS: In a population-based sample of infants followed-up through adolescence, early social risk factors were as threatening as, and more common than, routinely documented biologic risks-frequently identifying otherwise-unrecognized at-risk children. These findings together suggest that rigorous evaluation of social factors should be made a routine part of clinical assessment to more comprehensively and accurately identify infants at risk for later serious health problems and academic failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».