Parasite and maternal risk factors for malnutrition in preschool-age children in Belen, Peru using the new WHO Child Growth Standards
Notice bibliographique
Résumé
Child malnutrition, including wasting, underweight and stunting, is associated with infections, poor nutrient intake, and environmental and socio-demographic factors. Preschool-age children are especially vulnerable due to their high growth requirements. To target interventions for preschool-age children in a community of extreme poverty in Peru, we conducted a household survey between October 2005 and January 2006 to determine the prevalence of malnutrition and its risk factors. Of 252 children < 5 years old, the prevalence of wasting, underweight and stunting was 26.6, 28.6 and 32.1 %, respectively, based on the new WHO Child Growth Standards. Risk factors for wasting were: (1) moderate-high intensity Trichuris infection (OR 2.50; 95 % CI 1.06, 5.93); (2) hookworm infection (OR 6.67; 95 % CI 1.08, 41.05); (3) age (OR6-month 1.27; 95 % CI 1.11, 1.46); (4) maternal education (secondary incomplete) (OR 5.77; 95 % CI 2.38, 13.99); and (5) decreasing maternal BMI (OR1 kg/m2 1.12; 95 % CI 1.02, 1.23). Risk factors for underweight were: (1) moderate-high intensity Trichuris infection (OR 4.74; 95 % CI 1.99, 11.32); (2) age (OR6-month 1.22; 95 % CI 1.07, 1.38); (3) maternal education (secondary incomplete) (OR 2.92; 95 % CI 1.40, 6.12); and (4) decreasing maternal BMI (OR1 kg/m2 1.11; 95 % CI 1.02, 1.21). Risk factors for stunting were: (1) age (OR6-month 1.14; 95 % CI 1.02, 1.27) and (2) decreasing maternal height (OR1 cm 1.12; 95 % CI 1.06, 1.20). Overall, risk factors for malnutrition included both child and maternal determinants. Based on these data, locally appropriate and cost-effective dietary, de-worming and educational programmes should be targeted to mothers and preschool-age children.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».