Patterns in the Risk Factors of Stunting Among Children 0 to 24 and 25 to 59 Month Old in Ethiopia: Evidence from the 2016 National Survey (P10-004-19)
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the prevalence and patterns of individual and household level factors on stunting among two groups of under five children in Ethiopia. The study employed a quantitative cross-sectional design based on a nationally representative data. It included 4199 young children (age 0–24 months) and 5497 children (age 25–59 months), giving a total of 9696 children. Prevalence of stunting was 29% among the younger age group (age 0–24 months) and 47% among the older group (age 25–59 months). Being female, intake of multiple micronutrients, households having piped source of drinking water, high maternal Body Mass Index (BMI), household non-monetary wealth, and maternal education were associated with decreased likelihood of stunting in both groups. On the other hand, children who were anemic, small birth weight, drank from bottle, and children of stunted and working mother resulted in higher likelihood of stunting in both groups (P < 0.05). While most predictors and/or risk factors of stunting followed similar pattern across the two groups, child factors had higher leverage in the younger than the older groups. Multiple set of factors predicted childhood stunting among the young and older children 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 the intra household food distribution and good eating habits. No source of funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».