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Enregistrement W4404643256 · doi:10.1186/s12884-024-06990-2

Impact of healthy pregnancy and lifestyle in mothers on developmental delay in their offspring: a strength-based analysis of a longitudinal study among indigenous children in Australia

2024· article· en· W4404643256 sur OpenAlexaff
Md Irteja Islam, Thomas Stubbs, Tuguy Esgin, Alexandra Martiniuk

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Social Services, Australian GovernmentAustralian Government
Mots-clésMedicinePregnancyLongitudinal studyOffspringGestational ageDemographyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Extensive literature has investigated the prenatal risk factors of developmental delay in children, with evidence highlighting the impact of prenatal health, mental health, and behavioural factors. While a deficit discourse has underscored Indigenous health research and policies, strengths-based approaches provide an opportunity to reframe this discourse, to illustrate and celebrate the strength and resilience of Australian Indigenous families. As such, this study aimed to identify the protective impact of healthy pregnancy and lifestyle in mothers on developmental delay in Indigenous Australian children; and whether it varies by child birthweight adjusted for gestational age. Further, we also tested whether child birthweight for adjusted gestational age mediates the association between a healthy pregnancy and lifestyle in mothers and developmental delay in their Indigenous offspring. METHODS: Strength-based analysis was conducted using data from 8 longitudinal waves of LSIC study in Australia. Random-effect models were used to longitudinally measure the impact of maternal healthy pregnancy and lifestyle on developmental delays in their children between 2008 and 2018. A composite score (ranging from 0 to 3, score = 3 refers to most healthy pregnancy) was created for a healthy pregnancy and lifestyle variable using three criteria - (1) a lack of medical conditions, (2) no substance use including smoking/alcohol/illicit drugs, and (3) intake of iron/folic acid during pregnancy. All models were adjusted for potential covariates. RESULTS: Of the 780 mother-child dyads analysed, 65.4% of mothers reported healthy pregnancy and lifestyle; while 73.5% of children born with a recommended appropriate birthweight adjusted for gestational age, and 91.4% reported no developmental delays. In children born in the recommended range of appropriate birthweight adjusted for gestational age, healthy pregnancy in mothers (most healthy, aOR: 4.76, 95% CI: 1.12-20.18; and 2nd most healthy, aOR: 4.02, 95% CI: 1.09-14.83) was protective against development delay compared to maternal unhealthy pregnancy. Living in remote areas (vs. major city, and regional) was also found to be protective against developmental delay in those who were born within the recommended range of birthweight adjusted for gestational age. Further, the current study found that child birthweight for adjusted gestational age does not have any mediating effect on the association between healthy pregnancy in mothers and developmental delay in their children. CONCLUSION: This strengths-based study suggests healthy pregnancy in mothers should be advocated to prevent developmental delay in their offspring in the Australian Indigenous population. The findings also found living in remote areas has a protective effect against developmental delay in Indigenous children who born within the recommended range of birthweight adjusted for gestational age. These findings have implications for challenging and reframing the deficit discourse surrounding Indigenous Australian health research and policymaking. Further studies are needed to investigate the positive relationship between Indigenous Australians' health and social and emotional well-being (SEWB) and their connection to their country and culture.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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