An outline of anemia among adolescent girls in Bangladesh: findings from a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Anemia is a significant wide spread public health threat especially among the adolescent girls who are more vulnerable towards low level of hemoglobin particularly of low and middle income countries (LMICs). We investigated the prevalence of anemia among the adolescent girls (10–19 years) in Bangladesh and its socio-demographics distribution. We collected data digitally in ODK platform from a sub-sample of a nationwide cross-sectional survey of 1314 adolescent girls in 2015. Capillary blood hemoglobin level was estimated using HemoCue®; anthropometric measurements through standardized procedure and details socio-demographic information were captured and analyzed. Malnutrition was defined as BMI-for-age Z-score below -2SD (BAZ < −2SD), measured in WHO-AnthroPlus. Univariate analysis followed by multiple logistic regression were performed to examine the association between socio-demographic variables and anemia, while controlling the effect of potential confounding variables. Overall, 51.6% girls were suffering from any form of anemia (non-pregnant-Hb < 12 g/dl; pregnant-Hb < 11 g/dl) while 46% were mildly (non-pregnant-Hb: 10–11.9 g/dl; pregnant-Hb: 10–10.9 g/dl) and 5.4% were moderately (Hb: 7–9.9 g/dl) anemic while only 0.2% were severely anemic. After controlling for relevant covariates in multiple logistic regression model, malnutrition (AOR: 1.42, 95% CI = 1.0–2.10, p-value = 0.083), non-pregnancy (AOR: 6.10, 95% CI = 2.70–13.78, p-value < 0.001), and households with bottom wealth quintile (AOR: 1.54, 95% CI = 1.03–2.30, p-value = 0.037) were identified as significant risk factors of anemia among adolescent girls of Bangladesh. Higher number of adolescent girls are still suffering from anemia in Bangladesh and non-pregnant adolescent girls contributed the most. Immediate, long term and sustainable public health intervention would require to combat the situation.
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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) | 0,001 | 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 ».