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Enregistrement W4407226940 · doi:10.1136/bmjph-2024-001741

An observational, multigenerational platform for health systems and population health interventions to minimise intergenerational transmission of non-communicable diseases in India: the YUVAAN cohort study protocol

2025· article· en· W4407226940 sur OpenAlex
Demi Miriam, Rubina Mandlik, Vivek Patwardhan, Dipali Ladkat, Vaman Khadilkar, Neha Kajale, Chidvilas More, Ketan Gondhalekar, Jasmin Bhawra, Tarun Reddy Katapally, Anuradha Khadilkar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSir Ratan Tata Trust and Navajbai Ratan Tata Trust
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusNon-communicable diseaseEnvironmental healthCohortPsychological interventionPopulationAnthropometryObservational studyCohort studyGerontologyHealth careDemographyPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Non-communicable diseases (NCDs) pose a significant health burden in India, with preventable risk factors contributing to their prevalence. In rural populations, inequalities may be reinforced by health risks passed down through generations. Taking a life course perspective, this multigenerational cohort study aims to investigate behavioural, socioecological, and socioeconomic determinants of growth and NCD risk, as well as healthcare access and utilisation among preadolescents and their parents. Methods and analysis: The study is being implemented by the Hirabai Cowasji Jehangir Medical Research Institute (HCJMRI) using a prospective, multigenerational cohort design to investigate NCD risk over 15 years. Data are being collected from 14 villages around Pune, Maharashtra, India. The target population is asymptomatic (ie, healthy) children aged 8-10 years and their parents. The study commenced on 13 September 2022. Participants (children and their parents) are being enrolled through household visits, and by arranging subsequent visits to the primary health facility of HCJMRI. After obtaining informed consent from participants (parents and their children), comprehensive data are being collected from both children and parents, including clinical, behavioural, healthcare access and utilisation, as well as socioeconomic determinants of health. Clinical assessments include anthropometric measurements, blood samples for a wide range of NCD indicators, bone health and muscle function. The long-term data analysis plan includes longitudinal modelling, time-series analyses, structural equation modelling, multilevel modelling and sex-based analyses to investigate growth trajectories and intergenerational patterns of health risks. As of November 2024, 1070 families from 14 villages have been enrolled (1264 preadolescents and 2140 parents). Given the double burden of malnutrition, with undernutrition and overweight/obesity coexisting among children and parents in India, the study findings will contribute to the development of focused interventions aimed at lowering NCDs, addressing the generational transmission of health risks, and improving health outcomes for rural communities. Ethics and dissemination: Ethics approval was obtained from the institutional ethics committee, Ethics Committee Jehangir Clinical Development Centre, No: JCDC/BHR/24/047. Trial registration number: NCT05603793.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,305 · 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