Gender and household structure factors associated with maternal and child undernutrition in rural communities in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Addressing maternal and child undernutrition is a priority for the National Nutrition Program of Ethiopia. In a cross-sectional design, we selected mother-child pairs (n = 630) from Halaba, south Ethiopia (n = 413, two communities) and Zeway, Oromiya region (n = 217, one community). These communities were previously included in a project to improve agricultural practices. We aimed to estimate the level of maternal and child undernutrition in the two study sites and compare findings to regional/national reports. We also examined associations with gender, household-structure and nutrition/health related variables. Households were selected using simple random sampling based on list of households obtained from local health posts. Mothers were interviewed via questionnaire. Anthropometric measurements were taken from mothers-child pairs. Maternal undernutrition (% BMI<18.5) ranged from moderate (14% Zeway) to high (22% Halaba). In the children, stunting and underweight were very high (54% and 42% stunting, 36% and 21% underweight, in Halaba and Zeway, respectively). Up to 95% of Halaba and 85% of Zeway mothers reported "same as usual" or "less than usual" consumption patterns during their most recent pregnancy compared to periods of non-pregnancy. Mothers reported (61% in Halaba, 18% in Zeway) abstaining from consumption of certain nutritious foods for cultural reasons. Gender and socio-economic-demographic structure of the households, including imbalance of power, control of farm produce, physiological density, household size and dietary habits during pregnancy showed significant associations with maternal and child undernutrition (p<0.05). The levels of child and maternal undernutrition, particularly in children, were unexpected and of concern, given that a national nutrition program has been in place since 2008. The study provides insights for policy makers to improve women's education, reproductive health services for better family planning, and strengthen nutrition/health programs designed to target vulnerable segments of the population in these and other rural communities and districts with similar structure and demographics in Ethiopia.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».