Thinness among the Rural Primary School Children of Bali Gram Panchayat, Arambag, Hooghly District, West Bengal, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary school age is a dynamic period of physical growth and mental development of the child. Research indicates that nutritional deficiencies and poor health in primary school age children are among the causes of low school enrolment, high absenteeism, early dropout and poor classroom performance. Chronic undernutrition is linked to slower cognitive development and serious health impairments later in life that reduce the quality of life. The thinness (low BMI for age) may be one of the tool to measure the level of undernutrition. Objective: The objective of the present study was to assess the different grades of thinness by using age and sex specific cut off values based on body mass index (BMI). Materials and Methods: The present cross-sectional study was conducted at Bali-Gram Panchayat, Arambagh, West Bengal, India. The data were collected from 618 rural Bengalee primary school children comprising of both boys (304) and girls (314) within the age group 5-11 years. The measurements (height in cm. and weight in kg) were taken following standard methods Thinness was evaluated using the age and sex specific cut-off points of BMI. Results: The overall (age combined) prevalence of thinness among the boys was slightly higher (83.2%) in comparison to the prevalence of thinness among the girls (81.5%). The prevalence of thinness was higher in case of lower age group children among both boys and girls and it gradually decreases with the increase of age. The rate of grade III thinness (30.5%) was greater among the girls than others while among the boys it was higher in grade I (32.9%) category. It indicates the severity of thinness was much more among the girls than the boys. Although there was no significant sex difference between the two sexes. Conclusion: The prevalence of undernutrition as measured by thinness was significantly higher than the national level scenario. In spite of the Mid Day Meal scheme which is running for more than 20 years, the result is dissatisfactory. The competent authority should look into the matter seriously for better nutritional and health condition of the children.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».