Associations between household air pollution and early child development among children aged 36–59 months in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Household air pollution (HAP) from solid fuel use (SFU) for cooking may impact child health in low-resources countries. This study examined the associations between HAP and early childhood development (ECD) outcomes among children under 5 years of age in Bangladesh and explored potential effect modification by sex and urbanicity. METHODS: The study sample consisted of 9395 children aged 36-59 months in the households from the Bangladesh Multiple Indicator Cluster Survey 2019. SFU and levels of exposure to SFU (unexposed, moderately exposed and highly exposed) were used as proxies of HAP exposure. We estimated the covariate-adjusted prevalence ratios (aPRs) and 95% CIs for the associations between HAP and ECD outcomes using multilevel mixed-effects Poisson regression models with a robust variance estimator. RESULTS: 81.4% of children were exposed to SFU, and the prevalence of developmental delay (in Early Childhood Development Index) was 25.3%. Children exposed to SFU were 1.47 times more likely to have developmental delays (95% CI: 1.25, 1.73; p<0.001) compared with children with no SFU exposure. SFU was significantly associated with developmental delay in socioemotional (aPR: 1.17; 95% CI: 1.01, 1.36; p=0.035) and learning-cognitive (aPR: 1.90; 95% CI: 1.39, 2.60; p<0.001) domains. Similarly, children moderately exposed and highly exposed to HAP had higher prevalence of developmental delays than unexposed children. We did not observe effect modification by sex or urbanicity. CONCLUSION: Public health policies should promote the use of clean cooking fuels and cookstoves to reduce the high burden of HAP exposure in low-resource countries for helping younger children to meet their developmental milestones.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».