Malnutrition in all its forms and socio-economic disparities in children under 5 years of age and women of reproductive age in Peru
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the distribution of malnutrition by socio-economic indicators (SEI) in Peruvian children under 5 years and women of reproductive age (WRA). DESIGN: We analysed data from the National Demographic and Family Health Survey. WHO criteria were used to define malnutrition indicators (overweight/obesity combined (OW); wasting/underweight; stunting/short stature; anaemia). Linear combination test was used to compare the prevalence of malnutrition by SEI (wealth index as a proxy of socio-economic status (SES); education; ethnicity). Prevalence ratio (PR) was used to describe disparities and associations between malnutrition and SEI. SETTING: Peru (2015). PARTICIPANTS: Children (n 22 833) under 5 years and WRA (n 33 503; 5008 adolescents and 28 495 adults). RESULTS: The most prevalent form of malnutrition was anaemia (32·0 %) in children and OW in adolescent and adult WRA (31·3 and 65·1 %, respectively). Adjusted models showed that stunting and anaemia were significantly lower among children with high SES (PR = 0·25, 0·67), high-educated mothers (PR = 0·26, 0·76) and higher in indigenous children (PR = 1·3, 1·2); conversely, OW was higher among those with high SES and high-educated mothers (PR = 1·8, 1·6) compared with their lowest counterparts. In WRA, stunting/short stature was lower among those with high SES, high education and higher in indigenous adult women. OW in adolescents and adults was higher in high SES (PR = 1·4, 1·1), lower in indigenous adult women (PR = 0·84) and lower in high-educated adult women (PR = 0·86). CONCLUSIONS: In the studied population, the distribution of malnutrition was associated with SEI disparities. Effective policies that integrate actions to overcome the double burden of malnutrition and reduce disparities are needed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».