Early childhood body mass index growth and school readiness: A longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child growth influences future health and learning. School readiness refers to a child's ability to meet developmental expectations at school entry. The association of early growth rate and patterns with school readiness remains unknown. OBJECTIVE: To determine the association of child body mass index (BMI) growth with school readiness in a cohort of young children. METHODS: A prospective cohort study (2015-2022) was conducted in children 0-6 years enrolled in the TARGet Kids! research network in Toronto, Canada. Two analytical approaches were used to measure growth using child weight and height/length data between 0 and 4 years: (i) age- and sex-standardised BMI (zBMI) growth rate per year using a piecewise linear model; and (ii) distinct zBMI trajectories using latent class mixed models. School readiness (4-6 years) was measured using teacher-completed Early Development Instrument (EDI). Robust Poisson models and marginal linear models using generalised estimating equations were used adjusting for confounders identified a priori. RESULTS: In this study of 1077 children (mean age at EDI completion: 4.8 years; 52.6% male) with 6415 zBMI measurements, mean growth rate was 0.65 zBMI units/year (0-2 years) and -0.11 zBMI units/year (2-4 years). Two distinct zBMI trajectories were identified: the stable trajectory and the catch-up trajectory. There was insufficient evidence that zBMI growth rates (risk ratio 1.10, 95% confidence interval 0.78, 1.55 for 0-2 years; risk ratio 0.71, 95% confidence interval 0.32, 1.57 for 2-4 years) or trajectories (risk ratio 1.05, 95% confidence interval 0.82, 1.35, catch-up trajectory vs. stable trajectory) were associated with school readiness. CONCLUSIONS: No association was found between BMI growth and school readiness. School readiness may be more impacted by factors directly related to obesity or adiposity at the time of EDI measurement rather than growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».