Drivers of Stunting Among 0-23 Months Old Filipino Children Included in the 2003 and 2011 National Nutrition Survey
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate household and individual level drivers of stunting among Filipino children aged 0-23 months in the 2003 National Nutrition Survey (NNS) and identified which factors pushed these same children to or out of stunting in middle childhood (8-9 years old) in 2011 Updating National Nutrition Survey (UNNS). All children aged 0-23 months in 2003 NNS were tracked if they're still in 2011 UNNS by matching identifiers: region, province, municipality/city, name, and birthdate. There are 290 children included in both surveys. Children were categorized as: stunted in 2003 but not in 2011 (catch-up); stunted in 2003 & 2011 (persistently stunted); stunted in 2011 but not in 2003 (stunted later). The prevalence of stunting increased from 17.2% in 2003 to 35.2% in 2011. About 22.1% became stunted later; persistently stunted (13.1%); catch-up (4.1%). The individual-level factors that contributed towards persistent stunting are older age onset of stunting, underweight, and a <2 years birth interval; while the household level factors are those with ≥ 5 dependents, and a higher number of under-fives in the family. Households usage of water-sealed toilets and availability of electricity decrease the odds of persistent stunting and stunting later. No significant factors were found on what moves a child out of stunting. Living in shanties (Huts) pushed a normal child to be stunted in 2011. This study reflects the strong influence of both individual and household factors on stunting. These results could be useful in crafting area and problem-specific interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».