Neighbourhood-level socioeconomic status and prevalence of teacher-reported health disorders among Canadian kindergarten children
Notice bibliographique
Résumé
Background The evidence on the association between neighborhood-level socioeconomic status (SES) and health disorders in young children is scarce. This study examined the prevalence of health disorders in Canadian kindergarten (5–6 years old) children in relation to neighborhood SES in 12/13 Canadian jurisdictions. Methods Data on child development at school entry for an eligible 1,372,980 children out of the total population of 1,435,428 children from 2004 to 2020, collected using the Early Development Instrument (EDI), were linked with neighborhood sociodemographic data from the 2006 Canadian Census and the 2005 Taxfiler for 2,058 neighborhoods. We examined the relationship using linear regressions. Children’s HD included special needs, functional impairments limiting a child’s ability to participate in classroom activities, and diagnosed conditions. Results The neighborhood prevalence of health disorders across Canada ranged from 1.8 to 46.6%, with a national average of 17.3%. The combined prevalence of health disorders was 16.4%, as 225,711 children were identified as having at least one health disorder. Results of an unadjusted linear regression showed a significant association between neighborhood-level SES and prevalence of health disorders (F(1, 2051) = 433.28, p < 0.001), with an R2 of 0.17. When province was added to the model, the R2 increased to 0.40 (F(12, 2040) = 115.26, p < 0.001). The association was strongest in Newfoundland & Labrador and weakest in Ontario. Conclusion Our study demonstrated that the prevalence of health disorders among kindergarten children was higher in lower SES neighborhoods and varied by jurisdiction in Canada, which has implications for practice and resource allocation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».