Growth delay: an alternative measure of population health based on child height distributions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: -scores (HAZ), height-for-age difference (HAD) and stunting prevalence, do not account for differences in population-average bone developmental stage. AIM: Propose a measure of child height that conveys the dependency of linear growth on stage rather than chronological age. SUBJECTS AND METHODS: Using Demographic and Health Surveys (2000-2018; 64 countries), we generated: (1) predicted HAZ at specific ages (HAZ regressed on age); (2) height-age (age at which mean height matches the WHO Growth Standards median); (3) Growth delay (GD), the difference between chronological age and height-age; (4) HAD; and (5) stunting prevalence. Metrics were compared based on secular trends within countries and age-related trajectories within surveys. RESULTS: = 64), GDs ranged from 1.9 to 19.1 months at 60 months chronological age. Cross-sectionally, HAZ, HAD and GD were perfectly correlated, and showed similar secular trends. However, age-related trajectories differed across metrics. Accumulating GD with age demonstrated growth faltering as slower than expected growth for children of the same height-age. Resumption of growth at the median for height-age was rarely observed. CONCLUSION: GD is a population-level measure of child health that reflects the role of delayed skeletal development in linear growth faltering.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».