Geographic Targeting of Risk Zones for Childhood Stunting and Related Health Outcomes in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Several studies seeking alternative intervention strategies for chronic food insecurity in food-poor nations now advocate the simultaneous evaluation of multiple causative agents to identify and monitor at-risk populations. This study attempted to do so using a three-tiered conceptual framework that expressed childhood nutritional health outcomes as a function of basic, underlying and immediate causes that are manifested at the regional%community level, the household level and the personal level. Focusing on stunting (short stature) as a direct cumulative indicator of food insecurity, the geographic patterns of this nutritional health outcome were mapped using empirical data from Burkina Faso. The spatial analysis revealed several isolated pockets of at-risk populations. Further analysis using logistic regression methods revealed significant disparities in childhood vulnerability based on factors such as urbanization, geographic accessibility, poverty, maternal education and occupation, environmental health, and age, gender and dietary intake of the child. Contrary to research expectations, there were no observed relationships between childhood nutritional health outcomes and the biophysical characteristics of the communities. The odds ratios of stunting in the marginal areas with harsh environmental conditions were comparable to those observed in the wetter, crop-intensive regions. Overall, the findings underscore the need for broadening the scope of research beyond physical environmental conditions to include more socio-economic and anthropogenic factors that result in long-term effects of food insecurity, particularly among young children.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».