Grade 7 School Performance of Children Born Preterm: A Retrospective Canadian Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance: Data on the middle school outcomes of preterm children are limited and have methodologic issues. Objective To study the association between preterm birth and grade 7 school performance. Methods A retrospective population-based cohort study of children born in Manitoba, Canada between 1994–2006 using their grade 7 school performance data. A secondary sibling cohort was created comprising children born preterm and their full-term siblings. Primary exposure was preterm birth categorized as < 28, 28–33 and 34–36 weeks gestation. The two co-primary grade 7 outcome measures were: not meeting the mathematics competencies, and not meeting the student engagement competencies. Multivariable logistic regression models tested the association between preterm birth and both co-primary outcomes; adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Results 7653 preterm (gestational age median [IQR]: 35 weeks [34,36]) and 110,313 term (40 [39,40]) were included. 43% of < 28 weeks, 18% of 28–33 weeks and 17% of 34–36 weeks had the mathematics co-primary outcome compared to 13% of term children. The corresponding % for the student engagement outcome were 42%, 24%, 24% and 24% respectively. Preterm birth was associated with the mathematics (34–36 weeks: 1.26, 1.16–1.35; 28–33 weeks: 1.47, 1.27–1.70; <28 weeks: 5.48, 3.89–7.70) and student engagement outcomes (34–36 weeks: 1.09, 1.01–1.16; 28–33 weeks: 1.21, 1.06–1.39; <28 weeks: 2.49, 1.76–3.51). However, there was no difference in outcomes among the sibling cohort. Conclusions and Relevance: Children born preterm had lower grade 7 performance compared to children born term in this population-based cohort. Screening and supports for them in their middle school years are warranted.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».