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Enregistrement W2087299196 · doi:10.6000/1929-5634.2015.04.01.7

Association of Socio-Economic Factors with the Nutritional Status of the Children Aged 2-8 Years from Slums of Kolkata, West Bengal, India

2015· article· en· W2087299196 sur OpenAlexvenueno aff
Enakshi Bose, Gopal Chandra Mandal, Subha Ray

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutritional Therapeutics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastingUnderweightSlumMalnutritionAnthropometrySocioeconomic statusPopulationEnvironmental healthMedicineDemographyGeographyBody mass indexSocioeconomicsOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Undernutrition appears to be a plaguing factor for physical and cognitive development of a large proportion of Indian children living in impoverished conditions. The city of Kolkata, located in the eastern part of India has demonstrated a conspicuous rise in its slum growth profile in the past few decades. Hitherto, studies on physical growth and nutritional status of slum children are lacking. Objectives: To Investigate the nutritional status (stunting, wasting, and underweight) among 2- 8 year old children and to observe the association of socio-economic factors with undernutrition of the studied children. Materials and Methods: This cross sectional study was conducted on 185 children aged 2 to 8 years residing at slums of Tangra, Behala, and Dum Dum regions of Kolkata. Anthropometric measurements (height and weight) were take following standard protocol (Lohman et al., 1988), Socio-economic information were collected using a semi-structured questionnaire. Stunting, Underweight and Wasting were derived to evaluate the nutritional status of the studied population. Pearson correlation (r) coefficient test was undertaken to measure the association of some socio-economic variables on undernutrition. Results: The prevalence of stunting, underweight, and wasting were 38.91% (boys 32.14% and girls 45.45%), 50.27% (boys 51.16%, girls 49.49%), 31.35% (boys 30.23%, girls 32.32%) respectively. The present study showed the positive correlation (r) between educational levels of the parents and stunting, underweight and wasting independently. But household size has a negative correlation with all the three measures of nutritional status. Conclusion: We conclude that the slum children were facing a nutritional health risk and parental education and household size appeared to be the primary reasons.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2015
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