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Enregistrement W4238792471 · doi:10.1371/journal.pmed.1002568

Distributional change of women’s adult height in low- and middle-income countries over the past half century: An observational study using cross-sectional survey data

2018· article· en· W4238792471 sur OpenAlexaff
Jewel Gausman, Ivan Meija Guevara, S. V. Subramanian, Fahad Razak

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésDemographyPercentilePopulationMedicineGeographyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adult height reflects childhood circumstances and is associated with health, longevity, and maternal-fetal outcomes. Mean height is an important population metric, and declines in height have occurred in several low- and middle-income countries, especially in Africa, over the last several decades. This study examines changes at the population level in the distribution of height over time across a broad range of low- and middle-income countries during the past half century. METHODS AND FINDINGS: The study population comprised 1,122,845 women aged 25-49 years from 59 countries with women's height measures available from four 10-year birth cohorts from 1950 to 1989 using data from the Demographic and Health Surveys (DHS) collected between 1993 and 2013. Multilevel regression models were used to examine the association between (1) mean height and standard deviation (SD) of height (a population-level measure of inequality) and (2) median height and the 5th and 95th percentiles of height. Mean-difference plots were used to conduct a graphical analysis of shifts in the distribution within countries over time. Overall, 26 countries experienced a significant increase, 26 experienced no significant change, and 7 experienced a significant decline in mean height between the first and last birth cohorts. Rwanda experienced the greatest loss in height (-1.4 cm, 95% CI: -1.84 cm, -0.96 cm) while Colombia experienced the greatest gain in height (2.6 cm, 95% CI: 2.36 cm, 2.84 cm). Between 1950 and 1989, 24 out of 59 countries experienced a significant change in the SD of women's height, with increased SD in 7 countries-all of which are located in sub-Saharan Africa. The distribution of women's height has not stayed constant across successive birth cohorts, and regression models suggest there is no evidence of a significant relationship between mean height and the SD of height (β = 0.015 cm, 95% CI: -0.032 cm, 0.061 cm), while there is evidence for a positive association between median height and the 5th percentile (β = 0.915 cm, 95% CI: 0.820 cm, 1.002 cm) and 95th percentile (β = 0.995 cm, 95% CI: 0.925 cm, 1.066 cm) of height. Benin experienced the largest relative expansion in the distribution of height. In Benin, the ratio of variance between the latest and earliest cohort is estimated as 1.5 (95% CI: 1.4, 1.6), while Lesotho and Uganda experienced the greatest relative contraction of the distribution, with the ratio of variance between the latest and earliest cohort estimated as 0.8 (95% CI: 0.7, 0.9) in both countries. Limitations of the study include the representativeness of DHS surveys over time, age-related height loss, and consistency in the measurement of height between surveys. CONCLUSIONS: The findings of this study indicate that the population-level distribution of women's height does not stay constant in relation to mean changes. Because using mean height as a summary population measure does not capture broader distributional changes, overreliance on the mean may lead investigators to underestimate disparities in the distribution of environmental and nutritional determinants of health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,112 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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