Acute Undernutrition and Child Development in Low- and Middle-Income Countries: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The association between linear growth faltering and child development outcomes is generally well recognized; however, the relationship between metrics of acute undernutrition and development has received less attention. OBJECTIVES: We aimed to quantify the association between metrics of acute undernutrition in childhood with development outcomes in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: We conducted a systematic literature review of observational studies that assessed the association between metrics of acute undernutrition, including body mass index-for-age z score (BMIZ), midupper arm circumference (MUAC), weight-for-height/-length z score (WHZ/WLZ), wasting (WHZ/WLZ < -2), and severe acute malnutrition (SAM) among children under 5 years of age with cognitive, motor, language, and socioemotional development assessed to 19 years of age. We estimated the pooled correlation and standardized mean difference (SMD) for cross-sectional and longitudinal studies. RESULTS: A total of 113 studies from 40 LMICs were identified. Metrics of acute undernutrition were associated with lower cognitive and motor development scores. In longitudinal studies that reported multivariable-adjusted estimates for the cognitive domain, SAM was associated with -1.06 SD lower scores (95% CI: -1.41, -0.72) compared with children without SAM. SAM was also associated with lower motor scores in longitudinal studies with unadjusted estimates (SMD: -0.42; 95% CI: -0.68, -0.15). In longitudinal studies with multivariable estimates, wasting was associated with lower motor scores (SMD: -0.30; 95% CI: -0.54, -0.06), but there was no association with language (SMD: -0.08; 95% CI: -0.24, 0.07) or prosocial development scores (SMD: -0.18; 95% CI: -0.38, 0.02). CONCLUSION: Metrics of acute undernutrition in childhood were consistently associated with lower development scores, and the magnitude appeared stronger for children with SAM or wasting. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42022310077.
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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».