Predictors of Severe Acute Malnutrition among Children Aged 6 to 59 Months Attended out Patient Therapeutic Program Center in Kavre District of Nepal - A Case Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe acute malnutrition is an excessive loss of weight due to the acute shortage of food or illness. It is one of the major public health problems in developing countries including Nepal. According to multiple indicator cluster survey (MICS) 2014, 2.6% severely malnourished in Nepal and 4.4% are severely malnourished in Kavre district. However, there are limited studies about predictors of severe acute malnutrition in Nepal. Thus, this study was aimed to identify the predictors of severe acute malnutrition in Kavre district of Nepal.Methods: Health facility based matched case control study was conducted among 210 (70 cases and 140 controls) children aged 6-59 months from November 2015 to April 2016. Data was collected through face to face interview with mother of eligible children using structured questionnaires. Multivariate analysis was applied to estimate adjusted odds ratio along with 95% confidence interval.Results: Children with severe acute malnutrition were 11.32 times more likely than control to have recurrent diarrhea in past six months (95% CI=4.64-28.21). Similarly, severe acute malnutrition was associated with female sex (AOR=2.44, 95% CI=1.88-6.78), fathers occupation daily labor (AOR=4.69, 95% CI=1.17-13.76) and agriculture (AOR=6.850, 95%CI=3.81-12.93), improper exclusive breast feeding (AOR=6.646, 95%CI=2.11-20.90), not feeding colostrum (AOR=3.89, 95% CI=2.88-11.21), severe food insecurity access (AOR=3.55, 95% CI=1.85-9.77) and monthly income less than average level (AOR=8.214, 95% CI=1.43-22.16).Conclusion: Severe acute malnutrition was independently associated with sex of child, occupation of father, monthly household income, not feeding colostrum, improper exclusive breast feeding, severe household food insecurity access and recurrent diarrhea.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».