Risk factors for developmental vulnerability: Insight from population-level surveillance using the Early Development Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Population-level studies may elucidate the most promising intervention targets to prevent negative outcomes of developmental vulnerability in children. This study aims to bridge the current literature gap on identifying population-level developmental vulnerability risk factors using combined social and biological/health information. Methods: This study assessed developmental vulnerability among kindergarten children using the 2016 Early Development Instrument (EDI) and identified risk factors of developmental vulnerability using EDI data cross-linked to a population-wide administrative health dataset. A total number of 23,494 children aged 5-6 were included (48% female). Prenatal, neonatal, and early childhood risk factors for developmental vulnerability were investigated, highlighting the most important ones contributing to early development. Results: The main risk factors for developmental vulnerability were children with a history of mental health diagnosis (risk ratio = 1.46), biological sex-male (risk ratio = 1.51), and poor socioeconomic status (risk ratio = 1.58). Conclusion: Our study encompasses both social and health information in a populational-level representative sample of Alberta, Canada. The results confirm evidence established in other geographic regions and jurisdictions and demonstrate the association between perinatal risk factors and developmental vulnerability. Based on these results, we argue that the health system should adopt a multilevel prevention and intervention strategy, targeting individual, family, and community together.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».