Geospatial inequalities and determinants of nutritional status among women and children in Afghanistan: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undernutrition is a pervasive condition in Afghanistan, and prevalence is among the highest in the world. We aimed to comprehensively assess district-level geographical disparities and determinants of nutritional status (stunting, wasting, or underweight) among women and children in Afghanistan. METHODS: The study used individualised data from the recent Afghanistan National Nutrition Survey 2013. Outcome variables were based on growth and weight anthropometry data, which we analysed linearly as Z scores and as dichotomous categories. We analysed data from a total of almost 14 000 index mother-child pairs using Bayesian spatial and generalised least squares regression models accounting for the complex survey design. FINDINGS: We noted that childhood stunting, underweight, and combined stunting and wasting were consistently highest in districts in Farah, Nangarhar, Nuristan, Kunar, Paktia, and Badakhshan provinces. District prevalence ranged from 4% to 84% for childhood stunting and 5% to 66% for underweight. Child wasting exceeded 20% in central and high-conflict regions that bordered Pakistan including east, southeast, and south. Among mothers, dual burden of underweight and overweight or obesity existed in districts of north, northeast, central, and central highlands (prevalence of 15-20%). Linear growth and weight of children were independently associated with household wealth, maternal literacy, maternal anthropometry, child age, food security, geography, and improved hygiene and sanitation conditions. The mother's body-mass index was determined by many of the same factors, in addition to ethnolinguistic status and parity. Younger mothers (<20 years old) were more underweight and shorter than older mothers (aged 20-49 years). INTERPRETATION: Afghanistan's rapidly changing political, socioeconomic, and insecurity landscape has both direct and indirect implications on population nutrition. Novel evidence from our study can be used to understand these multifactorial determinants and to identify granular disparities for local level tracking, planning, and implementation of nutritional interventions. FUNDING: None.
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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.
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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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».