Factors Associated with Stunting among Children Aged 0 to 59 Months in Harare City, Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Background: Child malnutrition is a major public health problem in Zimbabwe and it has been one of the leading causes of morbidity and mortality in children under five years of age in the City of Harare. Methods: An analytic cross sectional survey was conducted on 342 mothers – child pairs of children aged 0 – 59 months in Harare’s suburbs between July and August 2014.The aim of the study was to identify factors associated with the high levels of stunting among children age 0 – 59 months. Bivariate and multivariate analyses were used to establish the risk factors for U5 years stunting. Findings: A total of 29.2% of the children were stunted with (19.3% being moderately stunted and 9.9% severely stunted). More females (32.9%) were stunted compared to (25.9%) males. The main contributing factors for stunting among the children 0 - 59 months were found to be lack of mother’s education adjusted pOR=0.49 (95%CI: 1.04-3.27); being unemployed pOR=1.22 (95%CI: 1.08-2.03); residing in high density suburbs pOR=2.14 (95%CI: 1.61-7.55); child ever being hospitalized pOR=1.04 (95%CI: 1.01-2.14); breastfed after > 1 hour after birth pOR=1.11 (95%CI: 1.09-1.80); complementary feeds < 6 months pOR=1.30 (95%CI: 1.17-2.21); low birth weight pOR=1.46 (95%CI: 1.29-3.51) and having a poor dietary diversity pOR=1.07 (95%CI: 1.01-1.84). Conclusions: Lack of mother’s education is the principal risk factor for stunting among the under five children in Harare exacerbated by unemployment of either the father or mother or relative, area of residence, feeding practices, birth weight, illness and infections and household dietary diversity. Stunting is on the increase in Harare. The findings also revealed a high level of in-equalities in social determinants of health since stunting is related to socio-economic factors. Recommendations: Any nutrition intervention has to use strategies that will comprehensively address the social determinants of health and improve the standard of living of households in the high density areas so as to have a ripple effect on the nutritional status of U5s
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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 | 0,001 | 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 ».