Using Administrative Data to Identify Factors Associated with Healthy Development After Experiencing Household Challenge Adversity in Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify factors associated with healthy development after experiencing household challenge adversity in early childhood. A cohort of 42,505 children born in Manitoba, Canada was created using linkable health, social, and education administrative data. Children were divided into 5 groups according to whether they experienced adversity between birth and four years of age in the following categories: 1) having a parent diagnosed with a mental health disorder, 2) having a parent diagnosed with a substance use disorder, 3) having a parent who received income assistance for at least 2 months, 4) experiencing at least one of the 3 adversities, and 5) having none of the adversities listed. For each group, multiple linear regression models were computed to determine the association of the independent variables (age, sex, birth order, team parenting, neighbourhood-level socio-economic status, parent high school completion, being an established resident in Canada, not having a major illness, residential stability, program participation, and connectedness to health care services) on child development, represented by their Early Development Instrument scores. In each group, factors associated with healthy development included at minimum: older age, being female, being firstborn, team parenting, higher neighbourhood-level socio-economic status, parent high school completion, being an established resident in Canada, and not having a major illness. Several of these factors are associated with increased access to material resources. As such, policies that facilitate the delivery of resources to lower-income families and neighbourhoods with lower socioeconomic status could translate into improved developmental outcomes for children.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».