Association between Maternal and Child Nutritional Status in Hula, Rural Southern Ethiopia: A Cross Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal and child under nutrition is highly prevalent in low-income and middle-income countries, resulting in substantial increases in mortality and overall disease burden. The aim of this baseline survey was to determine the association between selected maternal characteristics, maternal nutritional status and children's nutritional status. METHODS AND FINDINGS: A survey with a cross sectional design was conducted between September and October 2012 in Hula, Ethiopia. The study subjects were 197 mothers of children between the ages of 6 and 23 months. Weight and height (mothers) or recumbent length (children) were measured using calibrated, standardized techniques. Seven percent of children were below -2 weight for height Z score (WHZ), 11.5% were below -2 height for age Z score (HAZ) and 9.9% were below -2 weight for age Z score (WAZ). Maternal anthropometrics were associated with child nutritional status in the bivariate analysis. Maternal BMI (r = 0.16 P = 0.02) and educational status (r = 0.25 P = 0.001) were correlated with WHZ of children while maternal height (r = 0.2 P = 0.007) was correlated with HAZ of children. After multivariate analysis, children whose mothers had salary from employment had a better WHZ score (P = 0.001) and WAZ score (P<0.001). Both maternal BMI and maternal height were associated with WHZ (P = 0.04) and HAZ (P = 0.01) score of children. CONCLUSION: Having a mother with better nutritional status and salaried employment is a benefit for the nutritional status of the child. The interrelationship between maternal and child nutritional status stresses the value of improving maternal nutritional status as this should improve both maternal and child health outcomes. Therefore strategies to improve nutritional status of children should also include improving the nutritional status of the mother and empowering her financially.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».