Prevalence and predictors of undernutrition among underfive children in Arusha District, Tanzania
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
Abstract Childhood undernutrition is a global health challenge impacting child growth and survival rates. This deficit in nutritional status contributes to the increasing chronic disease prevalence and economic burden in individuals and throughout developing contexts. A community‐based cross‐sectional study was conducted in Arusha District of Tanzania to determine the prevalence and predictors of undernutrition in 436 children. A structured questionnaire was used to collect data on demographic and socio‐economic factors as well as feeding practices and prevalence of preventable childhood diseases. Anthropometric data were collected through the measurement of length/height and weight of all children. The prevalence of undernutrition was estimated based on Z ‐scores indices below −2 SD of the reference population for weight for age (underweight), height for age (stunting), and weight for height (wasting). Fifty percent, 28%, and 16.5% of the children were stunted, underweight, and wasted, respectively. The age above 2 years and being a male were associated with stunting. The age above 2 years, nonexclusive breastfeeding children, and living at Seliani and Oturumeti were associated with being underweight. Similarly, morbidity, none exclusively breastfed children, living at Oturumeti, and being born to a mother 35 years and above were associated with wasting. In this study, we found the prevalence of child undernutrition in Arusha District is high in comparison with national and regional trends and appears to be associated with being a male. It is recommended that nutritionists and health planners should focus on these key predictors when planning nutrition interventions to address the problem of undernutrition among underfive children in Arusha District.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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