Determinants of children’s development (cognitive, language and motor) and growth (length for age Z-score) at 6-16 months of age in urban Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Children’s growth and development are multifactorial. Little is known about the maternal and children’s factors associated with children’s development and growth in urban areas of low- and middle-income countries. The objective of this study was to determine the important factors associated with children’s development (cognitive, language and motor) and growth (length for age Z score) at age 6–16 months Methods This cross-sectional study was conducted in an urban area of Bangladesh. Bayley III and the WHO methods were used to assess children’s development and growth respectively. Multivariable linear regression model and dominance analysis were used to determine the important factors associated with development and growth. Results Out of the total 599 mother-child dyads, 303 (50.58%) were girls. The common determinants of children’s development were Length-for-age-Z-score (LAZ) [cognitive: B = 1.21 (95%CI = 0.31, 2.11), P = 0.008, Language: 1.67 (0.79, 2.55) P < 0.001; motor: 2.15 (1.01, 3.29) P < 0.001] and home environment [cognitive: 0.58 (0.27, 0.89) P < 0.001, Language: 0.59 (0.27, 0.92), P < 0.001, motor: 0.44 (0.09, 0.79) P = 0.013]. Girls had higher cognitive and language development and LAZ scores than the boys. LAZ score was predicted by their age and gender and the children of families with middle wealth quintile were taller than the children of lower wealth quintile. Conclusion Children’s nutritional status and home environment are important factors for children’s development in low resource urban settings of Bangladesh. Poverty is an important predictor of children’s growth.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».