Prevalence of anemia among under-5 children in the Ghanaian population: estimates from the Ghana demographic and health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia in children continues to be a major public health challenge in most developing countries, particularly in Africa. Anemia in the early stages of life leads to severe negative consequences on the cognitive as well as the growth and development of children, which may persist even after treatment. We examine the prevalence of anemia in under-five children in the Ghanaian population to help inform and serve as a guide to health policies and possible interventions. METHODS: Data from the 2008 Ghana Demographic and Health Survey (GDHS) was used. Data consists of health, demographic and socio-economic factors. Anemia status was determined using hemoglobin level, and prevalence of childhood anemia along with 95% confidence intervals was provided. We also examined the distribution of prevalence across different age and socio-demographic groups as well as the different regions and sub-regions in Ghana. RESULTS: The overall prevalence of anemia in under-five children in Ghana was 78.4% (N = 2168, 95% CI: 76.7-80.2), where 7.8% (N = 2168, 95% CI: 6.6-8.9) of the children had severe anemia, 48.0% (N = 2168, 95% CI: 45.9-50.2) moderate anemia and 22.6% (N = 2168, 95% CI: 20.8-24.4) had mild anemia. The highest prevalence regions were the Upper East, 88.9% (N = 158, 95% CI: 80.9-94.0), and Upper West 88.1% (N = 220, 95% CI: 76.4-94.6). The prevalence was also higher among children under 2 years of age, 85.1% (N = 781, 95% CI: 82.6-87.7) than children 2-5 years of age, 74.8% (N = 1387, 95% CI: 72.5-77.1). No significant difference in prevalence between boys and girls was observed. CONCLUSIONS: Given the high prevalence of childhood anemia observed in Ghana, particularly among those less than 2 years old, and given the negative consequences on their cognitive and behavioral development even in later years, there is an urgent need for effective and efficient public health interventions.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».