Household Expenditures on Fruit and Vegetables are Associated with Significant Increases in zHFA at ages 5, 8 and 12 in Ethiopia, India, Peru and Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Household expenditure surveys, covering fifteen days of household expenditures and including key food groups, are routinely conducted in low and middle income countries. This data may help identify patterns of food expenditure that influence child growth. Objectives We investigated the relationship between household food expenditures and child growth using four different analytic approaches. Methods We used data on 6,993 children from Ethiopia, India, Peru and Vietnam at ages 5, 8 and 12 yrs from the Young Lives cohort. We compared associations between household food expenditures and child growth (zhfa) using (a) total household food expenditures, (b) principal components, (c) factor analysis and (d) cluster analysis extracted from household expenditures on 13 different food groups, controlling for total food expenditures, round of data collection, rural/urban residence and child sex. Results Factors, principal components and indicators of clusters added significant information about zhfa over and above that provided by total food expenditures. Factors and principal components with loading on animal source foods and/or fruits and vegetables were significantly associated with higher zhfa in all countries except Ethiopia. Factors and principal components with loading on whole grains and pulses were significantly associated with lower zhfa in Peru, and higher zhfa in Ethiopia. Conclusion Household food expenditure data provides important insights into household food purchasing patterns that are significant predictors of zhfa. Including food expenditure data in analyses may yield important information about linear growth. Support or Funding Information This work was supported by the Bill & Melinda Gates Foundation [Global Health Grant OPP1032713]; Eunice Shriver Kennedy National Institute of Child Health and Development [grant number R01 HD070993]; and Grand Challenges Canada [grant number 0072‐03]. The data used in this study come from Young Lives, a 15‐year survey investigating the changing nature of childhood poverty in Ethiopia, India (Andhra Pradesh), Peru, and Vietnam ( www.younglives.org.uk ). Young Lives is core‐funded by UK Aid from the Department for International Development (DFID) and was co‐funded from 2010 to 2014 by the Netherlands Ministry of Foreign Affairs. The findings and conclusions contained herein are those of the authors and do not necessarily reflect positions or policies of the Bill & Melinda Gates Foundation, the Eunice Shriver Kennedy National Institute of Child Health and Development, Grand Challenges Canada, Young Lives, DFID, or other funders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».