Segregated by Wealth, Health, and Development: An Analysis of Pre-School Child Health in a Medium-Sized German City
Notice bibliographique
Résumé
The School Entry Examination (SEE) can be used to identify children with current health issues, developmental delays, and risk factors for later diseases. This study analyzes the health status of preschool children in a German city with considerable socio-economic differences among its quarters. We used secondary data from SEEs 2016-2019 from the entire city (8417 children), which we divided into quarters with low (LSEB), medium (MSEB), and high socioeconomic burden (HSEB). In HSEB quarters, 11.3% of children were overweight as opposed to 5.3% in LSEB quarters. In HSEB quarters, 17.2% of children had sub-par cognitive development in contrast to 1.5% in LSEB quarters. For overall sub-par development, LSEB quarters had a prevalence of 3.3%, whereas, in HSEB quarters, 35.8% of children received this result. Logistic regression was used to determine the influence of the city quarter on the outcome of overall sub-par development. Here, considerable disparities among HSEB and LSEB quarters remained after adjustment for parents' employment status and education. Pre-school children in HSEB quarters showed a higher risk for later disease than children in LSEB quarters. The city quarter had an association with child health and development that should be considered in the formulation of interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».