Correlates of the double burden of malnutrition among women: an analysis of cross sectional survey data from sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the correlates of the double burden of malnutrition (DBM) among women in five sub-Saharan African countries. Design Secondary analysis of Demographic and Health Surveys (DHS). The outcome variable was body mass index (BMI), a measure of DBM. The BMI was classified into underweight (BMI <18.50 kg/m 2 ), normal weight (18.50–24.99 kg/m 2 ), overweight (25.0–29.9 kg/m 2 ) and obesity (≥30.0 kg/m 2 ). Settings Ghana, Nigeria, Kenya, Mozambique and Democratic Republic of Congo (DRC). Subjects Women aged 15–49 years (n=64698). Results Compared with normal weight women, number of years of formal education was associated with the likelihood of being overweight and obese in Ghana, Mozambique and Nigeria, while associated with the likelihood of being underweight in Kenya and Nigeria. Older age was associated with the likelihood of being underweight, overweight and obese in all countries. Positive associations were also observed between living in better-off households and overweight and obesity, while a negative association was observed for underweight. Breastfeeding was associated with less likelihood of underweight in DRC and Nigeria, obesity in DRC and Ghana, overweight in Kenya and overweight and obesity in Mozambique and Nigeria relative to normal weight. Conclusions Our analysis reveals that in all the countries, women who are breastfeeding are less likely to be underweight, overweight and obese. Education, age and household wealth index tend to associate with a higher likelihood of DBM among women. Interventions to address DBM should take into account the variations in the effects of these correlates.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».