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Enregistrement W3001070178 · doi:10.1136/bmjgh-2019-002042

Does economic growth reduce childhood stunting? A multicountry analysis of 89 Demographic and Health Surveys in sub-Saharan Africa

2020· article· en· W3001070178 sur OpenAlexaff
Sanni Yaya, Olalekan A. Uthman, Michael Kunnuji, Kannan Navaneetham, Joshua Akinyemi, Rornald Muhumuza Kananura, Vissého Adjiwanou, Olatunji Adetokunboh, Ghose Bishwajit

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross domestic productPer capitaDemographyLogistic regressionOddsMedicineEnvironmental healthEconomicsPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is mixed evidence and lack of consensus on the impact of economic development on stunting, and likewise there is a dearth of empirical studies on this relationship in the case of sub-Saharan Africa. Thus, this paper examines whether economic growth is associated with childhood stunting in low-income and middle-income sub-Saharan African countries. Methods: We analysed data from 89 Demographic and Health Surveys conducted between 1987 and 2016 available as of October 2018 using multivariable multilevel logistic regression models to show the association between gross domestic product (GDP) per capita and stunting. We adjusted the models for child's age, survey year, child's sex, birth order and country random effect, and presented adjusted and unadjusted ORs. Results: We included data from 490 526 children. We found that the prevalence of stunting decreased with increasing GDP per capita (correlation coefficient=-0.606, p<0.0001). In the unadjusted model for full sample, for every US$1000 increase in GDP per capita, the odds of stunting decreased by 23% (OR=0.77, 95% CI 0.76 to 0.78). The magnitude of the association between GDP per capita and stunting was stronger among children in the richest quintile. After adjustment was made, the association was not significant among children from the poorest quintile. However, the magnitude of the association was more pronounced among children from low-income countries, such that, in the model adjusted for child's age, survey year, child's sex, birth order and country random effect, the association between GDP per capita and stunting remained statistically significant; for every US$1000 increase in GDP per capita, the odds of stunting decreased by 12% (OR=0.88, 95% CI 0.87 to 0.90). Conclusion: There was no significant association between economic growth and child nutritional status. The prevalence of stunting decreased with increasing GDP per capita. This was more pronounced among children from the richest quintile. The magnitude of the association was higher among children from low-income countries, suggesting that households in the poorest quintile were typically the least likely to benefit from economic gains. The findings could serve as a building block needed to modify current policy as per child nutrition-related programmes in Africa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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