Variation in Anthropometric Status and Growth Failure in Low- and Middle-Income Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Addressing anthropometric failure in low- and middle-income countries can have 2 targets of inference: addressing differences between individuals within populations (Wpop) or differences between populations (Bpop). We present a multilevel framework to apply both targets of inference simultaneously and quantify the extent to which variation in anthropometric status and growth failure is reflective of undernourished children or undernourished populations. METHODS: Cross-sectional data originated from the Demographic and Health Surveys program, covering children under age 5 from 57 countries surveyed between 2001 and 2015. RESULTS: A majority of variation in child anthropometric status and growth failure was attributable to Wpop-associated differences, accounting for 89%, 83%, and 85% of the variability in z scores for height for age, weight for age, and weight for height. Bpop-associated differences (communities, regions, and countries combined) were associated with 11%, 17%, and 15% of the variation in height-for-age z score, weight-for-age z score, and weight-for-height z score. Prevalence of anthropometric failure was closely correlated with mean levels of height and weight. Approximately 1% of Wpop variability, compared with 30% to 50% of the Bpop variability, was explained by mean values of maternal correlates of anthropometric status and failure. Although there is greater explanatory power Bpop, this varied because of modifiability of what constitutes population. CONCLUSIONS: Our results suggest that universal strategies to prevent future anthropometric failure in populations combined with targeted strategies to address both the impending and existing burden among children are needed.
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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 | 0,001 |
| 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 découle