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Enregistrement W4393928105 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.102574

Maternal education and its influence on child growth and nutritional status during the first two years of life: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4393928105 sur OpenAlexaboutno aff
Golnaz Rezaeizadeh, Mohammad Alì Mansournia, Abbasali Keshtkar, Zahra Farahani, Fatemeh Zarepour, Maryam Sharafkhah, Roya Kelishadi, Hossein Poustchi

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésMedicineMeta-analysisGerontologyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The first 1000 days of life are critical for a child's health and development. Impaired growth during this period is linked to increased child morbidity, mortality, and long-term consequences. Undernutrition is the main cause, and addressing it within the first 1000 days of life is vital. Maternal education is consistently identified as a significant predictor of child undernutrition, but its specific impact remains to be determined. This study presents a systematic review and meta-analysis investigating the influence of high versus low maternal education levels on child growth from birth to age two, using population-based cohort studies. Methods Databases including PubMed, Scopus, EMBASE, Web of Science, ERIC, and Google Scholar were searched from January 1990 to January 2024 using appropriate search terms. We included population-based cohort studies of healthy children aged two years and under and their mothers, categorizing maternal education levels. Child growth and nutritional outcomes were assessed using various indicators. Two reviewers independently conducted data extraction and assessed study quality. The Newcastle Ottawa scale was utilized for quality assessment. Random-effects models were used for meta-analysis, and heterogeneity was assessed using the Cochrane Q and I 2 statistic. Subgroup and sensitivity analyses were performed, and publication bias was evaluated. Findings The literature search retrieved 14,295 titles, and after full-text screening of 639 reports, 35 studies were included, covering eight outcomes: weight for age z-score (WAZ), height for age z-score (HAZ), BMI for age z-scores (BMIZ), overweight, underweight, stunting, wasting, and rapid weight gain. In middle-income countries, higher maternal education is significantly associated with elevated WAZ (MD 0.398, 95% CI 0.301–0.496) and HAZ (MD 0.388, 95% CI 0.102–0.673) in children. Similarly, in studies with low-educated population, higher maternal education is significantly linked to increased WAZ (MD 0.186, 95% CI 0.078–0.294) and HAZ (0.200, 95% CI 0.036–0.365). However, in high-income and highly educated population, this association is either absent or reversed. In high-income countries, higher maternal education is associated with a non-significant lower BMI-Z (MD −0.028, 95% CI −0.061 to 0.006). Notably, this inverse association is statistically significant in low-educated populations (MD −0.045, 95% CI −0.079 to −0.011) but not in highly educated populations (MD 0.003, 95% CI −0.093 to 0.098). Interpretation Maternal education's association with child growth varies based on country income and education levels. Further research is needed to understand this relationship better. Funding This study was a student thesis supported financially by Tehran University of Medical Sciences (TUMS).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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