Using structural equation modelling to understand the contributors to anaemia among young Burkinabe children
Notice bibliographique
Résumé
Anaemia is a persistent problem among young Burkinabe children, yet population-specific information on its determinants is scant. We used baseline data from an evaluation of Helen Keller International's Enhanced Homestead Food Production Program (n=1210 children) to quantify household-, mother-, and child-level factors associated with anaemia in Burkinabe children aged 6-12 months. We used structural equation modelling to assess a theoretical model, which tested four categories of factors: (a) household food security and dietary diversity, (b) household sanitation and hygiene (latrine and poultry access and bednet ownership), (c) maternal factors (anaemia, stress, cleanliness, and health, hygiene and feeding knowledge and practices), and (d) child nutrition and health (iron deficiency (ID), retinol binding protein (RBP), malaria, and inflammation). The model also included household socio-economic status, size, and polygamy; maternal age and education; and child age and sex. Results showed that ID, malaria, and inflammation were the primary direct determinants of anaemia, contributing 15%, 10%, and 10%, respectively. Maternal knowledge directly explained improved child feeding practices and household bednet ownership. Household dietary diversity directly explained 18% of child feeding practices. Additionally, RBP, child age and sex, and maternal anaemia directly predicted child haemoglobin. Our findings suggest that program effectiveness could be increased by addressing the multiple, context-specific contributors of child anaemia. For young Burkinabe children, anaemia control programs that include interventions to reduce ID, malaria, and inflammation should be tested. Other potential intervention entry points suggested by our model include improving maternal knowledge of optimal health, hygiene, and nutrition practices and household dietary diversity.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».