Can an Integrated Approach Reduce Child Vulnerability to Anaemia? Evidence from Three African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the complex, multi-factorial causes of childhood anaemia is best done through integrated packages of interventions. We hypothesized that due to reduced child vulnerability, a "buffering" of risk associated with known causes of anaemia would be observed among children living in areas benefiting from a community-based health and nutrition program intervention. Cross-sectional data on the nutrition and health status of children 24-59 mo (N=2405) were obtained in 2000 and 2004 from program evaluation surveys in Ghana, Malawi and Tanzania. Linear regression models estimated the association between haemoglobin and immediate, underlying and basic causes of child anaemia and variation in this association between years. Lower haemoglobin levels were observed in children assessed in 2000 compared to 2004 (difference -3.30 g/L), children from Tanzania (-9.15 g/L) and Malawi (-2.96 g/L) compared to Ghana, and the youngest (24-35 mo) compared to oldest age group (48-59 mo; -5.43 g/L). Children who were stunted, malaria positive and recently ill also had lower haemoglobin, independent of age, sex and other underlying and basic causes of anaemia. Despite ongoing morbidity, risk of lower haemoglobin decreased for children with malaria and recent illness, suggesting decreased vulnerability to their anaemia-producing effects. Stunting remained an independent and unbuffered risk factor. Reducing chronic undernutrition is required in order to further reduce child vulnerability and ensure maximum impact of anaemia control programs. Buffering the impact of child morbidity on haemoglobin levels, including malaria, may be achieved in certain settings.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».