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Enregistrement W4286490889 · doi:10.1136/jech-2022-219228

Household income and maternal education in early childhood and activity-limiting chronic health conditions in late childhood: findings from birth cohort studies from six countries

2022· article· en· W4286490889 sur OpenAlexafffundabout
Nick Spencer, Johnny Ludvigsson, Yueyue You, Kate Francis, Yara Abu Awad, Wolfgang Markham, Tomas Faresjö, Jeremy D. Goldhaber‐Fiebert, Pär Andersson White, Hein Raat, Fiona Mensah, Lise Gauvin, Jennifer J. McGrath

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMinisterie van Volksgezondheid, Welzijn en SportForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekJuvenile Diabetes Research Foundation United KingdomForskningsrådet för Arbetsliv och SocialvetenskapErasmus Universiteit RotterdamU.S. Bureau of Labor StatisticsZonMwDepartment of Social Services, Australian GovernmentOffice for National StatisticsCanadian Institutes of Health ResearchAustralian Institute of Family Studies
Mots-clésMedicineDemographyRelative riskCohortCohort studyHousehold incomeEarly childhoodInequalityLimitingEthnic groupConfidence intervalGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We examined absolute and relative relationships between household income and maternal education during early childhood (<5 years) with activity-limiting chronic health conditions (ALCHC) during later childhood in six longitudinal, prospective cohorts from high-income countries (UK, Australia, Canada, Sweden, Netherlands, USA). METHODS: Relative inequality (risk ratios, RR) and absolute inequality (Slope Index of Inequality) were estimated for ALCHC during later childhood by maternal education categories and household income quintiles in early childhood. Estimates were adjusted for mother ethnicity, maternal age at birth, child sex and multiple births, and were pooled using meta-regression. RESULTS: Pooled estimates, with over 42 000 children, demonstrated social gradients in ALCHC for high maternal education versus low (RR 1.54, 95% CI 1.28 to 1.85) and middle education (RR 1.24, 95% CI 1.11 to 1.38); as well as for high household income versus lowest (RR 1.90, 95% CI 1.66 to 2.18) and middle quintiles (RR 1.34, 95% CI 1.17 to 1.54). Absolute inequality showed decreasing ALCHC in all cohorts from low to high education (range: -2.85% Sweden, -13.36% Canada) and income (range: -1.8% Sweden, -19.35% Netherlands). CONCLUSION: We found graded relative risk of ALCHC during later childhood by maternal education and household income during early childhood in all cohorts. Absolute differences in ALCHC were consistently observed between the highest and lowest maternal education and household income levels across cohort populations. Our results support a potential role for generous, universal financial and childcare policies for families during early childhood in reducing the prevalence of activity limiting chronic conditions in later childhood.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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