Association of the COVID-19 Pandemic on Childhood Growth Amongst Children under 6 years old
Notice bibliographique
Résumé
Context: There is evidence that the COVID-19 pandemic has impacted childhood growth and obesity prevalence with a dearth of evidence coming from Canada. Examining the impact of the COVID-19 pandemic on childhood growth among young children is important for understanding the potential enduring health and developmental repercussions. Objectives: To determine, among children 0-6 years: 1) the association between the COVID-19 era and the rate of change in the standardized body mass index (zBMI); 2) the association between the COVID-19 era and the mean zBMI; and 3) whether the association between the COVID-19 era and the rate of change in zBMI differed by zBMI quantiles. Study Design and Analysis: Longitudinal cohort study. The exposure was COVID-19 era (pre = March 10, 2018-March 10, 2020; during = March 11, 2020-March 11, 2022). We used piecewise linear mixed effects (objective 1), linear mixed effects (objective 2), and quantile regression (objective 3) models to test the association between COVID-19 and zBMI outcomes adjusted for covariates (age, sex, rurality, income quintiles and material resources indices). Setting: Electronic Medical Record data from primary care clinics in the University of Toronto Practice Based-Research Network Data Safe Haven and Northern Ontario School of Medicine Research Toward Health Hub (Ontario, Canada). Population Studied: Children <6 years of age with a primary care visit between March 2018-March 2022. Outcome Measures: zBMI was the primary outcome. Results: Of the 22,307 children, 17.6% were overweight or obese overall. The mean zBMI pre-and during COVID were -0.122 (SD=1.300) and -0.394 (SD=1.33), respectively. In the adjusted analyses, there was an annual increase pre-COVID in zBMI (0.009 SD units/year (95% CI: 0.001, 0.017); there was no evidence of an association between the pandemic and zBMI rate of change (slope change during COVID -0.004 SD units/year; 95% CI: -0.019, 0.011). There was an increase in mean zBMI (0.158 SD units, 95% CI: 0.256,0.291) from pre- to during COVID. The quantile regression showed no evidence of an association with COVID-19 era. Conclusion: Although the COVID era was associated with an overall increase in mean zBMI, there was no association with the COVID pandemic and the rate of change in zBMI. The clinical and public health implications of the continued stable increase in childhood zBMI require further study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».