Children's height and weight in rural and urban populations in low-income and middle-income countries: a systematic analysis of population-representative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urban living affects children's nutrition and growth, which are determinants of their survival, cognitive development, and lifelong health. Little is known about urban-rural differences in children's height and weight, and how these differences have changed over time. We aimed to investigate trends in children's height and weight in rural and urban settings in low-income and middle-income countries, and to assess changes in the urban-rural differentials in height and weight over time. METHODS: We used comprehensive population-based data and a Bayesian hierarchical mixture model to estimate trends in children's height-for-age and weight-for-age Z scores by rural and urban place of residence, and changes in urban-rural differentials in height and weight Z scores, for 141 low-income and middle-income countries between 1985 and 2011. We also estimated the contribution of changes in rural and urban height and weight, and that of urbanisation, to the regional trends in these outcomes. FINDINGS: Urban children are taller and heavier than their rural counterparts in almost all low-income and middle-income countries. The urban-rural differential is largest in Andean and central Latin America (eg, Peru, Honduras, Bolivia, and Guatemala); in some African countries such as Niger, Burundi, and Burkina Faso; and in Vietnam and China. It is smallest in southern and tropical Latin America (eg, Chile and Brazil). Urban children in China, Chile, and Jamaica are the tallest in low-income and middle-income countries, and children in rural areas of Burundi, Guatemala, and Niger the shortest, with the tallest and shortest more than 10 cm apart at age 5 years. The heaviest children live in cities in Georgia, Chile, and China, and the most underweight in rural areas of Timor-Leste, India, Niger, and Bangladesh. Between 1985 and 2011, the urban advantage in height fell in southern and tropical Latin America and south Asia, but changed little or not at all in most other regions. The urban-rural weight differential also decreased in southern and tropical Latin America, but increased in east and southeast Asia and worldwide, because weight gain of urban children outpaced that of rural children. INTERPRETATION: Further improvement of child nutrition will require improved access to a stable and affordable food supply and health care for both rural and urban children, and closing of the the urban-rural gap in nutritional status. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, Grand Challenges Canada, UK Medical Research Council.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».