Prevalence thresholds for wasting, overweight and stunting in children under 5 years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prevalence ranges to classify levels of wasting and stunting have been used since the 1990s for global monitoring of malnutrition. Recent developments prompted a re-examination of existing ranges and development of new ones for childhood overweight. The present paper reports from the WHO-UNICEF Technical Expert Advisory Group on Nutrition Monitoring. DESIGN: Thresholds were developed in relation to sd of the normative WHO Child Growth Standards. The international definition of 'normal' (2 sd below/above the WHO standards median) defines the first threshold, which includes 2·3 % of the area under the normalized distribution. Multipliers of this 'very low' level (rounded to 2·5 %) set the basis to establish subsequent thresholds. Country groupings using the thresholds were produced using the most recent set of national surveys. SETTING: One hundred and thirty-four countries. SUBJECTS: Children under 5 years. RESULTS: For wasting and overweight, thresholds are: 'very low' (≈6 times 2·5 %). For stunting, thresholds are: 'very low' (≈12 times 2·5 %). CONCLUSIONS: The proposed thresholds minimize changes and keep coherence across anthropometric indicators. They can be used for descriptive purposes to map countries according to severity levels; by donors and global actors to identify priority countries for action; and by governments to trigger action and target programmes aimed at achieving 'low' or 'very low' levels. Harmonized terminology will help avoid confusion and promote appropriate interventions.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».