Ethiopia’s high childhood undernutrition explained: analysis of the prevalence and key correlates based on recent nationally representative data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the contribution of child, maternal and household factors in stunting, wasting and underweight among children under 5 years in Ethiopia. DESIGN: Quantitative cross-sectional design based on nationally representative data. SETTING: Urban and rural areas of Ethiopia.ParticipantsYounger (0-24 months; n 4199) and older age groups (25-59 months; n 5497), giving a total of 9696 children. RESULTS: Among the younger age group, 29 % were stunted, 14 % were wasted and 19 % were underweight; and among the older age group, the prevalence of stunting, wasting and underweight was 47, 8 and 28 %, respectively. Being female, intake of multiple micronutrients, household having a piped source of drinking-water, high maternal BMI, higher household wealth and higher maternal education were associated with decreased odds of at least one form of undernutrition in both groups. On the other hand, children who were anaemic, had low birth weight, drank from a bottle, and children of stunted or wasted or working mothers were more likely to be stunted, wasted or underweight in both groups (P<0·05). While most predictors and/or risk factors followed a similar pattern across the two age groups, child factors had higher leverage in the younger than the older group across the three forms of undernutrition. CONCLUSIONS: Multiple set of factors predicted childhood undernutrition in Ethiopia. The study underscores the importance of intervening in the first 1000 days through promoting maternal education, maternal-child health services, mother's nutrition and improving intrahousehold food distribution.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».