Assessment of Serum Calcium, Serum Iron and Nutritional Status among Under-Five Children in Six Municipalities of Abidjan District, Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition occurs in various forms in the world, especially in African countries. It affects two-thirds of the children in sub-Saharan Africa. In addition to the protein-energy malnutrition (PEM), micronutrient deficiencies also affect many children. The aim of this study was to evaluate the nutritional status, serum iron and serum calcium among under-five children. This study was conducted on a cohort from 480 children in six municipalities of Abidjan: Abobo, Cocody, Koumassi, Marcory, Treichville and Yopougon. A blood sample and anthropometric measurements (weight, height) were performed to determine the hematological profile and nutritional status of children. The results showed that stunting was the most widespread form of malnutrition among children surveyed. Depending on age, children from 0 to 6 months have a low prevalence of PEM than those from 7 to 59 months: wasting (1.2% vs 3.5%), stunting (8.6% vs 25.2%) and underweight (3.4% vs 10.7%). Also, the results reveal a lowest serum iron (µmol/l) among children from low households income (9.77 ± 2.4), illiterate mothers (8.92 ± 1.3) compared to those from mothers with a high level of education (21.75 ± 4.1) and high living standard (21.28 ± 2.1). There was no notable difference (p>0.05) between serum calcium whatever socio-demographic parameters considered. The parameters under study such as nutritional status, serum calcium and serum iron have shown a variation of malnutrition in Abidjan.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».