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Enregistrement W4392728179 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.102530

Childhood growth during recovery from acute illness in Africa and South Asia: a secondary analysis of the childhood acute illness and nutrition (CHAIN) prospective cohort

2024· article· en· W4392728179 sur OpenAlexaff
Céline Bourdon, Abdoulaye Hama Diallo, Abu Sadat Mohammad Sayeem Bin Shahid, Md Alfazal Khan, Ali Faisal Saleem, Benson Singa, Blaise Siézanga Gnoumou, Caroline Tigoi, Catherine Achieng Otieno, Chrisantus Oduol, Christina Lancioni, Christine Manyasi, Christine J. McGrath, Christopher Maronga, Christopher Lwanga, Daniëlla Brals, Dilruba Ahmed, Dinesh Mondal, Donna M. Denno, Dorothy I. Mangale, Emmanuel Chimwezi, Emmie Mbale, Ezekiel Mupere, Gazi Md. Salahuddin Mamun, James A. Berkley, James M. Njunge, Jenala Njirammadzi, John Mukisa, Johnstone Thitiri, Judd L. Walson, Julie Jemutai, Kirkby D. Tickell, Lubaba Shahrin, Macpherson Mallewa, Md Iqbal Hossain, Mohammod Jobayer Chisti, Molline Timbwa, Moses Mburu, Moses M. Ngari, Narshion Ngao, Peace Aber, Philliness Prisca Harawa, Priya Sukhtankar, Robert Bandsma, Roseline Maïmouna Bamouni, Sassy Molyneux, Shalton Mwaringa, Shamsun Nahar Shaima, Asad Ali, Syeda Momena Afsana, Sayera Banu, Tahmeed Ahmed, Wieger Voskuijl, Zaubina Kazi

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research FoundationMedical Research CouncilWellcome TrustDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentGurdon InstituteNational Institute for Health and Care ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineProspective cohort studyAcute illnessCohortCohort studyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Growth faltering is well-recognized during acute childhood illness and growth acceleration during convalescence, with or without nutritional therapy, may occur. However, there are limited recent data on growth after hospitalization in low- and middle-income countries. Methods: We evaluated growth following hospitalization among children aged 2-23 months in sub-Saharan Africa and South Asia. Between November 2016 and January 2019, children were recruited at hospital admission and classified as: not-wasted (NW), moderately-wasted (MW), severely-wasted (SW), or having nutritional oedema (NO). We describe earlier (discharge to 45-days) and later (45- to 180-days) changes in length-for-age [LAZ], weight-for-age [WAZ], mid-upper arm circumference [MUACZ], weight-for-length [WLZ] z-scores, and clinical, nutritional, and socioeconomic correlates. Findings: We included 2472 children who survived to 180-days post-discharge: NW, 960 (39%); MW, 572 (23%); SW, 682 (28%); and NO, 258 (10%). During 180-days, LAZ decreased in NW (-0.27 [-0.36, -0.19]) and MW (-0.23 [-0.34, -0.11]). However, all groups increased WAZ (NW, 0.21 [95% CI: 0.11, 0.32]; MW, 0.57 [0.44, 0.71]; SW, 1.0 [0.88, 1.1] and NO, 1.3 [1.1, 1.5]) with greatest gains in the first 45-days. Of children underweight (<-2 WAZ) at discharge, 66% remained underweight at 180-days. Lower WAZ post-discharge was associated with age-inappropriate nutrition, adverse caregiver characteristics, small size at birth, severe or moderate anaemia, and chronic conditions, while lower LAZ was additionally associated with household-level exposures but not with chronic medical conditions. Interpretation: Underweight and poor linear growth mostly persisted after an acute illness. Beyond short-term nutritional supplementation, improving linear growth post-discharge may require broader individual and family support. Funding: Bill & Melinda Gates FoundationOPP1131320; National Institute for Health ResearchNIHR201813.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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