No Female Disadvantage in Anthropometric Status among Children in India
Notice bibliographique
Résumé
Female disadvantage in child mortality, intra-household allocation of food and coverage of health interventions has been shown to exist in India. At the same time, there has been limited examination of female disadvantage in nutritional status. Using measures of anthropometry and anthropometric failure, we study female disadvantage in child nutritional status from the data collected from the Indian National Family Health Survey (NFHS) undertaken in 1992–1993 and 2005–2006. Height and/or weight measurements were available on 70,148 children aged 0–47 months in both survey periods. Child anthropometry (height/length-for-age [HAZ], weight-for-age [WAZ], weight-for-height/length [WHZ]) and anthropometric failure (defined according to the 2006 WHO growth standards as stunting, wasting and underweight) were analysed using linear and logistic regression models. In pooled regression models, boys were more likely to have lower anthropometric scores and higher rates of anthropometric failure. Across survey periods, the change in anthropometric status was greater for boys compared to girls for WAZ/underweight and WHZ/wasting, but was similar for HAZ/stunting. Boy–girl differences in anthropometry (with boys doing worse) were greater at less than 24 months of age and narrowed over time particularly in the 0–5 and 6–11 month age groups, resulting in no gender differences in anthropometric status. Declines in anthropometric status in HAZ/stunting and WAZ/underweight were found among third or higher birth order boys and girls, especially within families with two preceding children of the same sex but also in households with preceding children of mixed genders, suggesting a birth order effect as opposed to a birth order and gender effect. In 1992–1993 and 2005–2006, levels of anthropometric failure were higher among boys compared to girls in a majority of states. Although girls had lower levels of anthropometric failure, the magnitude of the between survey period decline was higher in girls in fewer states compared to boys (5/20, 7/25 and 10/20 states for stunting, underweight and wasting, respectively). In summary, in the most recently available data, using measures of anthropometric status, we did not find consistent evidence for female disadvantage in nutritional status among girls in India.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».