Delayed skeletal maturation is a major contributor to child height deficits in a low-income setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studying the extent to which delayed skeletal maturation may contribute to childhood height deficits is important for assessing potential for recovery in heights. AIM: To investigate the discrepancy in height-for-age Z-scores (HAZ) based on chronological age (HAZ-CA) compared to bone age (HAZ-BA) and estimate proportion of HAZ deficits attributable to delayed maturation in both sexes. SUBJECTS AND METHODS: Using the WHO Growth References, HAZ-CA and HAZ-BA were calculated for Guatemala City children aged 6-8.99 years participating in the Universidad del Valle de Guatemala Longitudinal Study and attending a low or a very low SEP study school. A mixed effects model was developed to describe 1638 HAZ observations (Level 1) in 1107 children (Level 2) by HAZ-type, with interaction terms for HAZ-type by age, sex, school, and birth year. RESULTS: On average, skeletal age was delayed by 1.1 (SD 1.0) years. Mean HAZ-CA was -1.7 (0.9) and HAZ-BA -0.6 (0.9). Greater proportions of the total height deficit were attributable to delayed skeletal maturation in males (60-87%) versus females (49-63%), and at low- (58-87%) versus very low-SES school (49-71%). CONCLUSION: Delayed maturation contributes to height deficits, supporting the idea that opportunity for catch-up growth continues past early childhood in both sexes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».