Identifying risk factors of anemia among women of reproductive age in Rwanda – a cross-sectional study using secondary data from the Rwanda demographic and health survey 2014/2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia among Women of Reproductive Age (WRA) continues to be among the major public health problems in many developing countries, including Rwanda, where it increased in prevalence between the 2015 and 2010 Rwanda Demographic and Health Survey (RDHS) reports. A thorough understanding of its risk factors is necessary to design better interventions. However, to the best of our knowledge, no study has been conducted in Rwanda on a nationally representative sample to assess factors associated with anemia among WRA. Accordingly, this study was conducted to address such gap. METHODS: A quantitative, cross-sectional study was conducted using data from the RDHS 2014-2015. The study population consisted of 6680 WRA who were tested for anemia during the survey. Anemia was defined as having a hemoglobin level equal to or below 10.9 g/dl for a pregnant woman, and hemoglobin level equal to or below 11.9 g/dl for a non-pregnant woman. Pearson's chi-squared test and multiple logistic regression were conducted for bivariate and multivariable analysis, respectively. RESULTS: The prevalence of anemia among WRA was 19.2% (95% CI: 18.0-20.5). Four factors were found to be associated with lower odds of anemia, including being obese (OR: 0.61, 95% CI: 0.40-0.91), being in the rich category (OR: 0.74, 95% CI: 0.63-0.87), sleeping under a mosquito net (OR: 0.85, 95% CI: 0.74-0.98), and using hormonal contraceptives (OR: 0.61, 95% CI: 0.50-0.73). Five factors were associated with higher odds of anemia, including being underweight (OR: 1.39, 95% CI: 1.09-1.78), using an intrauterine device (OR: 1.98, 95% CI: 1.05-3.75), being separated or widowed (OR: 1.35, 95% CI: 1.09-1.67), and living in the Southern province (OR: 1.45, 95% CI: 1.11-1.89) or in the Eastern province (OR: 1.41, 95% CI: 1.06-1.88). CONCLUSION: Anemia continues to pose public health challenges; novel public health interventions should consider geographic variations in anemia risk, seek to improve women's economic statuses, and strengthen iron supplementation especially for Intrauterine device users. Additionally, given the association between anemia and malaria, interventions to prevent malaria should be enhanced.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».