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Enregistrement W4388871665 · doi:10.1136/bmjph-2023-000022

Effects of zero-dose vaccination status in early childhood and level of community socioeconomic development on learning attainment in preadolescence in India: a population-based cohort study

2023· article· en· W4388871665 sur OpenAlexaff
Mira Johri, Edmond S. W. Ng, Alyssa Sharkey, Delphine Bosson-Rieutort, Georges Karna Koné

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreadolescenceMedicineSocioeconomic statusDemographyPopulationEarly childhoodChild developmentCohort studyEducational attainmentPediatricsPsychologyDevelopmental psychologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction ‘Zero-dose’ children (infants who fail to receive the first dose of diphtheria-tetanus-pertussis-containing vaccine) face substantial adversity in early childhood and may be at risk of failure to thrive. To inform a new global policy, we studied the relationship between zero-dose vaccination status in early childhood and learning attainment in preadolescence, and considered whether community socioeconomic development moderated these relationships. Methods We constructed a population cohort from the 2019 India Human Development Survey panel dataset to study the comparative performance of zero-dose versus vaccinated children identified in wave I (2004–2005) on basic learning tests at ages 8–11 in wave II (2011–2012). The outcome was a sum of reading, writing and math scores ranging from 0 (no knowledge) to 8. We fit three linear regression models examining whether child zero-dose status predicts learning attainment: a crude model, a main effects model including all prespecified covariates, and a model including an interaction between child zero-dose status and community development level. Results The analytic sample included 3781 children from 3781 households in 1699 communities, representing 18.2 million children. Predicted learning attainment scores for zero-dose children were lower than those for vaccinated children by −1.698 (95% CI −2.02 to −1.37; p<0.001) points (crude model) and −0.477 (95% CI −0.78 to −0.18; p<0.001) points (adjusted for all prespecified covariates). We found strong evidence of effect modification. The model including all prespecified correlates and an interaction predicted no effect of child zero-dose status in urban areas (p=0.830) or more developed rural villages (p=0.279), but an important effect in the least developed rural villages, where zero-dose children were expected to have test scores −0.750 (95% CI −1.15 to −0.344; p<0.001) points lower than vaccinated children. Conclusion Zero-dose children living in contexts of very low socioeconomic development are at elevated risk of poor learning attainment in preadolescence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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