Developmental health and vulnerability among young children in Pakistan: Findings from a large-scale early childhood development assessment in Karachi
Notice bibliographique
Résumé
Assessing and supporting early childhood development is a global priority—however, our understanding of the developmental health of young children from Lower and Middle-Income Countries (LMICs), including Pakistan remains limited. Using an Urdu translation of the Early Years Development Instrument (EDI), this study assessed the developmental health and vulnerability of 9,372 kindergarten-aged children ( Mean age = 6.2; SD = 1.1; 53.9 % female) in 397 schools in Karachi, Pakistan. We also examined differences in vulnerability in physical, social-emotional and cognitive domains based on the children’s gender, family income, and ethnic background. Results from logistic regression analyses revealed that 10 % of children were vulnerable in each developmental domain, and 28 % were vulnerable in one or more domains. Boys, children from low-income families, and children with ethnic minority backgrounds were more likely to be vulnerable in any of the domains. The findings highlight that children in our study who experienced social disadvantages were more likely to be developmentally vulnerable, which may negatively impact their further development and success in school. Our findings underscore the need for universal and targeted interventions to reduce childhood vulnerability in Pakistan. This includes supporting at-risk subgroups of children and promoting equity from an early stage in life.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».