Women’s health and well-being in five birth cohorts from low- and middle-income countries: Domains and their associations with early-life conditions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women's health and well-being (WHW) have been receiving growing attention, but limited progress has been made on how to measure its different domains in low- and middle-income countries (LMICs). We used data from five long-term birth cohorts in Brazil, Guatemala, the Philippines and South Africa to explore different domains of adult WHW, and how these domains relate to early life exposures. Methods: Based upon an a priori conceptualisation of eight postulated WHW outcomes available in the data, we grouped them as follows: human capital (intelligence quotient, schooling, height, and teenage childbearing), metabolic health (body mass index and metabolic syndrome score), and psychological (happiness and Self-Reported Questionnaire (SRQ) scores). Correlation analyses confirmed the variables theoretically belonging to the same dimension of WHW were statistically related. We then applied principal component analysis to each group of variables separately and used the first principal component as a summary quantitative measure of the corresponding WHW dimension. Finally, we assessed the association of each domain with a range of early-life factors: wealth, maternal education, maternal height, water, and sanitation, birthweight, length at two years and development quotient in mid-childhood. Results: The three domains were largely uncorrelated. Early determinants were positively associated with human capital, while birth order was negatively associated. Fewer associations were found for the metabolic or psychological components. Birthweight and weight at age two years were inversely associated with metabolic health. Maternal education was associated with better psychological health. Conclusions: Our findings indicate that WHW is multidimensional, with most women in the cohorts being compromised in one or more domains while few women scored highly in all three domains. Our analyses are limited by lack of data on adolescent exposures and on other relevant WHW dimensions such as safety, agency, empowerment, and violence. Further research is needed in LMICs for identifying and measuring the multiple domains of WHW.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».