The Accra School Health and Environment Study (ASHES): A study of the urban environment and child health and development in Accra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elementary school and early education are crucial for children’s cognitive and social development, as well as lifetime health and well-being. For children in cities, urban schools present numerous advantages in education quality and access to resources and opportunities that stimulate learning and improve health. In Sub-Saharan African (SSA) cities, the complexity of the urban environment requires careful consideration of school environments in enhancing child health and development. Yet, little is known about environmental conditions in schools and schoolchildren’s health in rapidly urbanizing SSA cities. This paper describes the various datasets captured within the Accra School Health and Environment Study (ASHES), a study platform designed to characterize air and noise pollution at elementary schools and for schoolchildren, and their influence on key markers of childhood health and development. We outline environmental exposures and health and developmental outcomes among children living in a major metropolitan area in SSA, along with preliminary results and planned analyses. ASHES was implemented in Accra, one of the fastest growing metropolises in SSA. Between July 2022 and May 2023, 1,037 children (∼60% female) aged 8-12 were recruited from 90 public (74%) and private primary schools. Weeklong fine particulate matter (PM 2.5 ), black carbon (BC), and sound pressure levels were measured in the schoolyards. Homes of the children were geocoded and linked with spatial prediction models to estimate ambient pollutant concentrations at each child’s residence. Data were also captured on anthropometry, blood pressure, respiratory function, cognitive and behavioral functions, and sleep quality. Questionnaires gathered additional information on school, household, and sociodemographic factors. Preliminary results suggest that a third of children were hypertensive, 30% were overweight or obese, and 14% had behavioral problems. PM 2.5 and noise levels across schools exceeded local and international standards. Several ongoing epidemiologic analyses will examine the key exposures in relation to the major outcomes.
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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».