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Enregistrement W3170639999 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.334.2

Contribution of growth in fetal length to post‐natal length in Bangladesh children

2010· article· en· W3170639999 sur OpenAlexaff
Edward A. Frongillo, Lynnette M. Neufeld, Yukiko Wagatsuma, Lan Hoàng, Shams El Arifeen, Dewan S Alam, Lars Åke Persson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetal growthFetusMedicineObstetricsPediatricsPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical growth of children continues during the critical window from conception to 24 mo, punctuated by birth. In Asia especially, prenatal growth deficit is understood to partially explain post‐natal stunting, but this is not well characterized. This study quantified the contribution of pre‐ and post‐natal growth deficits to length at 24 mo using a unique cohort of 1931 children followed from first trimester of gestation to 24 mo from the Maternal Infant Nutritional Interventions Matlab (MINIMat) study in rural Bangladesh. Femur diaphysis length was assessed by trained paramedics at 14, 19, and 30 wk using real‐time ultrasound on a portable machine. Recumbent length was measured at birth then monthly to 12 mo and every 3 mo from 13 to 24 mo using length boards. British reference values (Chitty et al.) for fetal length and from the sex‐specific WHO 2006 growth standards for recumbent length were used to adjust for variation from nominal age. Quintiles formed from length at 24 mo revealed that femur length at 14 wk was unrelated to length at 24 mo. From linear regression with length at 24 mo as outcome, variance explained was 0.0, 1.1, 7.1, 23.2, and 53.2% for models adding sequentially length at 14 wk, 19 wk, 30 wk, birth, and 6 mo. Thus, 23% of variance at 24 mo was explained by fetal growth and 30% by the first 6 mo of post‐natal growth. The critical period of fetal growth for explaining length at 24 mo was the second half of gestation.

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)0,001
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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