Food Insecurity and Not Dietary Diversity Is a Predictor of Nutrition Status in Children within Semiarid Agro-Ecological Zones in Eastern Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Machakos and Makueni counties in Kenya are associated with historical land degradation, climate change, and food insecurity. Both counties lie in lower midland (LM) lower humidity to semiarid (LM4), and semiarid (LM5) agroecological zones (AEZ). We assessed food security, dietary diversity, and nutritional status of children and women. Materials and Methods. A total of 277 woman-child pairs aged 15-46 years and 6-36 months respectively, were recruited from farmer households. Food security and dietary diversity were assessed using standard tools. Weight and height, or length in children, were used for computation of nutritional status. Findings. No significant difference (P > 0.05) was observed in food security and dietary diversity score (DDS) between LM4 and LM5. Stunting, wasting, and underweight levels among children in LM4 and LM5 were comparable as were BMI scores among women. However, significant associations (P = 0.023) were found between severe food insecurity and nutritional status of children but not of their caregivers. Stunting was significantly higher in older children (>2 years) and among children whose caregivers were older. Conclusion. Differences in AEZ may not affect dietary diversity and nutritional status of farmer households. Consequently use of DDS may lead to underestimation of food insecurity in semiarid settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».