Geographical and socioeconomic inequalities in women and children's nutritional status in Pakistan in 2011: an analysis of data from a nationally representative survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pakistan has one of the highest levels of child and maternal undernutrition worldwide, but little information about geographical and socioeconomic inequalities is available. We aimed to analyse anthropometric indicators for childhood and maternal nutrition at a district level in Pakistan and assess the association of nutritional status with food security and maternal and household socioeconomic factors. METHODS: We used data from the 2011 Pakistan National Nutrition Survey, which included anthropometric measurements for 33 638 children younger than 5 years and 24 826 women of childbearing age. We estimated the prevalences of stunting, wasting, and underweight among children and of underweight, overweight, and obesity in women for all 143 districts of Pakistan using a Bayesian spatial technique. We used a mixed-effect linear model to analyse the association of nutritional status with individual and household sociodemographic factors and food security. FINDINGS: Stunting prevalence in Pakistan's districts ranged between 22% (95% credible interval 19-26) and 76% (69-83); the lowest figures for wasting and underweight were both less than 2·5% and the highest were 42% (34-50) for wasting and 54% (49-59) for underweight. In 106 districts, more women were overweight than were underweight; in 49 of these districts more women were obese than were underweight. Children were better nourished if their mothers were taller or had higher weight, if they lived in wealthier households, and if their mothers had 10 or more years of education. Severe food insecurity was associated with worse nutritional outcomes for both children and women. INTERPRETATION: We noted large social and geographical inequalities in child and maternal nutrition in Pakistan, masked by national and provincial averages. Pakistan is also beginning to face the concurrent challenge of high burden of childhood undernutrition and overweight and obesity among women of reproductive age. Planning, implementation, and evaluation of programmes for food and nutrition should be based on district-level needs and outcomes. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, Grand Challenges Canada, UK Medical Research Council.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».