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Enregistrement W2750090331 · doi:10.11648/j.sjph.s.2017050501.15

Socio-Economic Factors and Growth Ratardation in a Sub-Quarter of Abidjan Cocody Angré (Ivory Coast)

2017· article· en· W2750090331 sur OpenAlexaboutno aff
Egnon K. V. Kouakou, Siaky Motihé Kamara, V Zannou-Tchoko, Kouakou Firmin Kouassi, Kouamé G. M. Bouafou, Coulibaly Amed, Massara Cisse-Camara, Alassane Meïté, Yoro Blé Marcel, Kacou J. M. Djetouan, Bruno K. Koko, Niaba Koffi Pierre Valery, Séraphin Kati-Coulibaly

Notice bibliographique

RevueScience Journal of Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometryCote d ivoireMalnutritionEnvironmental healthQuarter (Canadian coin)SocioeconomicsGeographyUnder-fiveMedicineDemographyEconomicsHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work is to study the socio-economic factors in relation to the stunted growth in children from 6 to 59 months in a suburb of Abidjan Cocody Angre. To this end, a cross-sectional, descriptive and analytical study was conducted at the community-based health facility in Abidjan (Cocody-Angre) over a period of three months (August to October 2016). In the course of this study, 958 children and mothers / accompanying persons were consulted. Of these children, 58 were stunted. This study found that 53% of children with stunting had mothers aged between 20 and 29 years. Similarly, mothers whose income were comprised between 3 USD and 6 USD registered 67% of growth retardation. Data were collected during the study period through the availability of structure staff, the use of growth curve tables and exchanges with selected mothers using individual questionnaires. These anthropometric data have been determined and compared with international ones. These results should be supplemented by further studies to better define the scope of actions to effectively fight malnutrition among children in the Cocody Angre health area in Cote d'Ivoire.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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