Treatment heterogeneity of water, sanitation, hygiene, and nutrition interventions on child growth by environmental enteric dysfunction and pathogen status for young children in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Water, sanitation, hygiene (WSH), nutrition (N), and combined (N+WSH) interventions are often implemented by global health organizations, but WSH interventions may insufficiently reduce pathogen exposure, and nutrition interventions may be modified by environmental enteric dysfunction (EED), a condition of increased intestinal permeability and inflammation. This study investigated the heterogeneity of these treatments' effects based on individual pathogen and EED biomarker status with respect to child linear growth. METHODS: We applied cross-validated targeted maximum likelihood estimation and super learner ensemble machine learning to assess the conditional treatment effects in subgroups defined by biomarker and pathogen status. We analyzed treatment (N+WSH, WSH, N, or control) randomly assigned in-utero, child pathogen and EED data at 14 months of age, and child HAZ at 28 months of age. We estimated the difference in mean child height for age Z-score (HAZ) under the treatment rule and the difference in stratified treatment effect (treatment effect difference) comparing children with high versus low pathogen/biomarker status while controlling for baseline covariates. RESULTS: We analyzed data from 1,522 children who had a median HAZ of -1.56. We found that fecal myeloperoxidase (N+WSH treatment effect difference 0.0007 HAZ, WSH treatment effect difference 0.1032 HAZ, N treatment effect difference 0.0037 HAZ) and Campylobacter infection (N+WSH treatment effect difference 0.0011 HAZ, WSH difference 0.0119 HAZ, N difference 0.0255 HAZ) were associated with greater effect of all interventions on anthropometry. In other words, children with high myeloperoxidase or Campylobacter infection experienced a greater impact of the interventions on anthropometry. We found that a treatment rule that assigned the N+WSH (HAZ difference 0.23, 95% CI (0.05, 0.41)) and WSH (HAZ difference 0.17, 95% CI (0.04, 0.30)) interventions based on EED biomarkers and pathogens increased predicted child growth compared to the randomly allocated intervention. CONCLUSIONS: These findings indicate that EED biomarkers and pathogen status, particularly Campylobacter and myeloperoxidase (a measure of gut inflammation), may be related to the impact of N+WSH, WSH, and N interventions on child linear growth.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».