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Enregistrement W2933800385 · doi:10.6000/1929-4247.2019.08.01.1

Assessment of the Nutritional Status of Children Living in Orphanages in the City of Douala, Cameroon

2019· article· en· W2933800385 sur OpenAlexvenueno aff
Cécile Okalla, Danièle Kedy Koum, Calixte Ida Penda, Jean-Pierre Nda Mefo’o, Fanta Wanye, Servais Albert Fiacre Bagnaka Eloumou, Elvis Temfack, Henry Name Luma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnvironmental healthGerontologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Malnutrition is characterised by metabolic disturbances identified by measurement of anthropometric and biological parameters. The purpose of this study was to determine the nutritional profile of children living in orphanages and to investigate the factors associated with malnutrition in these institutions. Methods: A cross-sectional study was conducted on subjects aged 0 to 18, living in 13 orphanages in Douala. Socio-demographic data, anthropometric and biological parameters were collected. The diagnosis of malnutrition at the clinical level was based on Z score <-2 for the different index and >2 for Weight-for-Height and Body Mass Index for Age. A blood sample permits the photometric assay of albumin, pre-albumin, and C Reactive Protein. The results were interpreted according to reference values for age. Results: Among the 176 children included, the average age was 10±4 years with a male predominance. The majority of children (51.1%) were placed in orphanages for lack of financial resources, and one or both parents orphaned were 42.1%. The wasting, underweight and stunting rates were 5.6%, 4.7%, and 18.2%, respectively. Hypo-pre-albuminemia and hypo-albuminemia were observed in 42.6% and 34.7% of children respectively. CRP was increased in 5.1% of cases. Stunting and orphanages with one caregiver for more than 5 children were predictive factors for hypo-albuminemia and Hypo-pre-albuminemia. Conclusion: Rates of wasting, stunting and underweight were high. Several children had sub-clinical malnutrition despite normal anthropometric index. These results recall the importance of biology for screening, in order to prevent the occurrence of clinical malnutrition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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