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Enregistrement W1968473321 · doi:10.4102/hsag.v19i1.750

Prevalence of stunting, wasting and underweight in Grade 1-learners: The NW-CHILD Study

2014· article· en· W1968473321 sur OpenAlexaff
Anita E. Pienaar, Dané Coetzee, Salomé H. Kruger

Notice bibliographique

RevueHealth SA Gesondheid · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésUnderweightWastingMalnutritionDemographyMedicinePublic healthPediatricsEnvironmental healthBody mass indexOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Child undernutrition remains a major public health concern in developing countries, with many negative consequences to child development.Objectives: To determine the prevalence of stunting, wasting and underweight amongst Grade 1-learners in the North West Province (NWP) of South Africa (SA), taking into account gender, race and school type.Method: Eight hundred and sixteen (419 boys, 397 girls) learners participated in the study (567 black, 218 white, 31 other races). Underweight, stunting and wasting (Weight-for-age, height-for-age, BMI-for-age) were determined using the z-scores of the 2007 WHO reference sample (-2 SD).Results: A higher prevalence of wasting and underweight were found amongst the boys (8.35%; 5.97%) compared with the girls (6.30%; 2.52%), although this was only significant for underweight (p = 0.02), whilst stunting percentages were very similar amongst girls (4.53%) and boys (4.06%). Underweight was the highest in the black group (5.47%; p < 0.01), compared with the white group (0.46%) and the prevalence of the conditions is associated with school types which represent low socio-economic circumstances (Quintile 1–3 schools). Only black learners showed stunting (p < 0.01) and more black learners were wasted (n = 39) compared with white (n = 15; p = 0.08) learners. Quintile 1–3 schools had a significantly higher prevalence of underweight (5.14% – 8.18%) and stunting (3.88% – 10.7%) (p < 0.01) compared with Quintile 4 and 5 schools.Conclusion: The prevalence of stunting, wasting and underweight need improvement amongst school beginners, especially in Quintile 1–3 type schools but also amongst black learners living in the NWP of SA as it can have significant hampering effects on the future development and well-being of children.Agtergrond: Ondervoeding is steeds ‘n publieke gesondheidsgevaar by kinders in ontwikklende lande, met heelwat negatiewe gevolge vir kinderontwikkeling. Doel: Om te bepaal wat die voorkoms van groei-inperking, ondervoeding en ondergewig by Graad 1-leerders in die Noordwes-Provinsie (NWP) van Suid-Afrika (SA) is, met in ag neming van geslag, ras en skooltipe.Metode: Agt honderd en sestien leerders (419 seuns; 397 meisies) is ewekansig geselekteer vir deelname aan die studie (567 swart, 218 wit, 31 ander rasgroepe). Ondergewig, groei-inperking en ondervoeding is bepaal deur z-tellings vir massa-vir-ouderdom, lengte-vir-ouderdom en LMI-vir-ouderdom volgens die 2007 WHO verwysings (-2 SA).Resultate: ‘n Hoër voorkoms vir ondervoeding en ondergewig is by seuns (8.35%; 5.97%) teenoor meisies (6.30%; 2.52%) gevind, alhoewel slegs betekenisvol vir ondergewig (p = 0.02), terrwyl persentasies van groei-inperking redelik dieselfde was by meisies (4.53%) en seuns (4.06%). Ondergewig het die hoogste voorkoms in die swart groep (5.47%; p < 0.01) getoon, en die voorkoms word geassosieer met skooltipes wat lae sosio-ekonomiese omstandighede verteenwoordig. Slegs swart leerders het groei-inperking getoon (p < 0.01) en meer swart leerders was ondervoed (n = 39) teenoor blanke (n = 15) leerders. Kwintiel 1–3 skole het ‘n betekenisvolle hoër voorkoms vir ondergewig (5.14% – 8.18%) en groei-inperking (3.88% – 10.7%) getoon (p < 0.01) as die Kwintiel 4 en 5 skole.Gevolgtrekking: Groei-inperking, ondervoeding en ondergewig moet by skoolbeginners verbeter word, veral in Kwintiel 1–3 skooltipes en by Swart leerlinge in die NWP van SA, veral weens die negatiewe uitwerking wat dit op die toekomstige ontwikkeling en welstand van leerders wat daaronder gebuk gaan, kan uitoefen.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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