Risk factors for stunting among under-fives in Libya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Stunting is a chronic condition reflecting poor nutrition and health. Our aim was to ascertain major predictors of stunting in children <5 years old in Libya. POPULATION AND METHODS: A nationally representative, cross-sectional, two-stage stratified cluster sample survey enrolled 4549 under-fives from 6707 households. Logistic regression was used to determine individual risk factors in bivariate and multivariate analyses. RESULTS: Anthropometric measurements were available for 4498 children. Among the 929 stunted children (20.7 %), 495 were boys (53.3 %) and 434 were girls (46.5 %). In multivariate analysis, risk factors were young age (1-2 years: OR = 2.32, 95 % CI 1.67, 3.22; 2-3 years: OR = 1.64, 95 % CI 1.22, 2.21), resident of Al-Akhdar (OR = 1.67, 95 % CI 1.08, 2.58), being a boy (OR = 1.28, 95 % CI 1.05, 1.55), having a less educated father (illiterate: OR = 2.10, 95 % CI 1.17, 3.77; preparatory school: OR = 1.71, 95 % CI 1.11, 2.65), poor psychosocial stimulation (no family visits or trips: OR = 1.52, 95 % CI 1.07, 2.16; father rarely/never plays with child: OR = 2.24, 95 % CI 1.20, 4.16), filtered water (OR = 8.45, 95 % CI 2.31, 30.95), throwing garbage in the street (OR = 13.81, 95 % CI 2.33, 81.72), diarrhoea (OR = 1.58, 95 % CI 1.09, 2.29) and low birth weight (OR = 1.8, 95 % CI 1.17, 2.40). Protective factors were older age of father (OR = 0.53, 95 % CI 0.32, 0.90) and water storage (OR = 0.70, 95 % CI 0.54, 0.90). These variables only explained 20 % of cases of stunting. CONCLUSION: Various multilevel actions are needed to improve nutritional status of under-fives in Libya. At risk-groups include those with young age (1-3 years), resident of Al-Akhdar region, boys, father's low educational level, poor psychosocial stimulation, poor housing environment, diarrhoea and low birth weight.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».