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Enregistrement W2937782085 · doi:10.1186/s12889-019-6413-1

Inequitable coverage of vitamin A supplementation in Nigeria and implications for childhood blindness

2019· article· en· W2937782085 sur OpenAlexaff
AE Aghaji, Roseline Duke, Ugochukwu C. W. Aghaji

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesQueen Elizabeth Diamond Jubilee Trust
Mots-clésMedicineOdds ratioEnvironmental healthPublic healthSocioeconomic statusChildhood blindnessBiostatisticsPopulationVitamin A deficiencyPediatricsDemographyVitaminRetinol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vitamin A deficiency (VAD) is of major public health significance; it is a risk factor for childhood deaths from diarrhoea and measles in low and middle-income countries and an important cause of preventable childhood blindness in low income countries. Vitamin A supplementation (VAS) is being implemented in many LMICs and high coverage reduces the prevalence of blinding corneal diseases in children. However, national estimates of coverage may not reveal any inequities in intra country coverage. The aim of this study is to assess factors influencing VAS coverage and also assess the relationship between VAS coverage and childhood corneal blindness in Nigeria. METHODS: Data were collected from the Nigeria Demographic and Health Survey (NDHS) 2013 and the published literature on population-based childhood blindness surveys in Nigeria. The main outcome measure was the proportion of eligible children who received VAS in the last 6 months preceding the survey. Study factors comprised a range of socioeconomic, and individual factors. Data were analysed using STATA V.12.1 (Statcorp, Texas). To explore the effects of the independent variables on VAS coverage, bivariate and multivariate regression was done. Variables with p < 0.05 in the final multivariable model were considered as independent factors. For the population-based childhood blindness surveys, aggregated and disaggregated data were used. Causes of blindness were stratified into corneal blindness and 'others'. Odds ratios were computed to determine the odds of developing corneal blindness in each geopolitical region. Tests of significance were set at the 95% level. RESULTS: The total VAS coverage in 2013 was 41.5%. VAS coverage was inequitable. Children with very educated mothers (OR 3.27 p < 0.001), from the south-south region (OR 2.38 p < 0.001) or in the highest wealth quintile (OR 2.81 p < 0.001) had higher odds of receiving VAS. The northwest zone had the lowest VAS coverage and the highest prevalence of corneal blindness. CONCLUSION: Regional and socioeconomic inequities in VAS exist in Nigeria and these may have grave implications for the causes of childhood blindness. The development and implementation of context specific and effective strategies are needed to reduce these inequities in VAS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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