Early childhood development and its association with maternal parity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maternal parity, which is usually measured as the number of children born to a mother, has a substantial impact on the social and environmental factors around children and their development. This paper estimates the Early Childhood Development Index (ECDI) of 3- and 4-year-old children in Bangladesh and examines the relationship between maternal parity and early childhood development. Methods: The study analysed nationally representative data from the Bangladesh Multiple Indicator Cluster Survey 2019. The dataset had 9453 children aged from 36 to 59 months. The ECDI was computed following the UNICEF's approach involving psychometric computation of four domains of development: physical, literacy-numeracy, learning and social–emotional. Since the dataset has a hierarchical structure, we used multilevel logistic regression. Results: A quarter (25%) of the children were not on track in their early childhood development. Seventy-one percent were not developmentally on track in the literacy-numeracy domain, 27% were not in the social–emotional and smaller percentages were not in learning (9%) and physical (1%) domains. There was a significant negative association between maternal parity and ECDI (adjusted odds ratio [AOR] 0.95; 95% CI: 0.91–0.99). Attendance at early childhood education programmes was significantly associated with early childhood development (AOR 1.73; 95% CI: 1.47–2.03). Also, female children, those who were not stunted, located in rural areas, received parental stimulation activities, lived in relatively wealthy households or had mothers who had received secondary or further education were more likely than others to be on track of early childhood development. Conclusions: Early childhood development is negatively correlated with maternal parity. The literacy-numeracy domain constitutes the major developmental delay. Programmes for parental awareness should be widely expanded.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».