A conceptual framework of the impact of maternal early life drought exposure on newborn size in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
The effects of adverse prenatal conditions are not only experienced over the life course but can be passed on intergenerationally. The present study took advantage of a natural experiment from three drought periods of 1981/82, 1987/88, and 1992/93 that occurred in Malawi with varying severity and used data from a randomized clinical trial (RCT), conducted between 2011–2015 (Protocol #NCT01239693). The present study aimed to assess the effect of the interactions between maternal exposure to drought in early life and prenatal supplementation with a novel supplement [small quantity (SQ), lipid-based nutrient supplement (LNS)], the standard of care prenatal supplement [iron-folic acid or IFA], or a close substitute of the standard of care [multiple micronutrients or MMN], on subsequent infant birth outcomes. During data analysis, ordinary least squares were used to run multiple regressions. The regression results were as follows. When there was no maternal exposure to drought, SQ-LNS compared to IFA appeared to improve subsequent infant birth outcomes for length-for-age Z score or LAZ (0.403 standard deviation (SD), Confidence interval CI [0.099, 0.708]), for subsequent infant weight-for-age Z score or WAZ (0.372 SD, CI [0.053, 0.691]), and for imputed infant birthweight or BTW (125.900 g, CI [2.901, 248.899]). In conclusion, the results show a pattern emerging whereby some positive associations can be observed, specifically, when maternal non-drought exposure variables and the SQ-LNS variable interact. Their combined effects on subsequent infant birth outcomes notably subsequent infant LAZ, subsequent infant WAZ, and subsequent infant imputed BWT appear to be positive.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».