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Enregistrement W3014260621 · doi:10.3389/fsufs.2020.00033

Deforestation and Household- and Individual-Level Double Burden of Malnutrition in Sub-saharan Africa

2020· article· en· W3014260621 sur OpenAlexaff
Yubraj Acharya, Saman Naz, Lindsay P. Galway, Andrew D. Jones

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésOverweightDouble burdenMalnutritionEnvironmental healthNutrition transitionDeforestation (computer science)MedicineOddsConfoundingGeographyLogistic regressionDemographyEnvironmental protectionObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although forests and forest-based ecosystems have been shown to influence health and sustainable diets, there is limited evidence on how deforestation affects the current nutrition transition and the double burden of malnutrition. We examined the relationship between deforestation and the individual- and household-level double burden of malnutrition in 15 countries in Sub-Saharan Africa. MATERIALS AND METHODS: We combined data from geolocated Demographic and Health Surveys and the Global Forest Change dataset. We defined household-level double burden of malnutrition as the co-occurrence of an overweight woman of childbearing age (WCBA) and a stunted pre-school child (PSC) within the same household. We defined individual-level double burden in two ways: 1) as the co-occurrence of overweight and anemia within an individual WCBA, and 2) as the co-occurrence of overweight and stunting within a PSC. We used logistic regression analysis to examine the association between forest cover loss and these three measures after adjusting for potential confounders. We also assessed the mechanisms linking forest cover loss and nutritional status, such as livestock ownership and access to clean water. RESULTS: In our sample, the prevalence rates of the three measures of the double burden were: overweight and anemic WCBA: 8.4%, overweight WCBA and stunted PSC: 6.9%, overweight and stunted PSC: 2.7%. After adjusting for the confounders as well as country fixed effects and the month of the survey, forest cover loss was marginally associated with a higher odds of an overweight WCBA and stunted PSC (odds ratio (95% CI): 4.80 (0.82, 28.25)). We found no association between forest cover loss and odds of an overweight and stunted PSC (odds ratio (95% CI): 2.47 (0.80, 7.60)) or the odds of an anemic and overweight WCBA (odds ratio (95% CI): 0.71 (0.15, 3.32)). DISCUSSION: Deforestation does not seem to be an important driver of the double burden of malnutrition in SSA. However, deforestation influences several intermediate factors which, in turn, may influence the double burden. The overall weak association between forest cover loss and double burden measures mask significant heterogeneity across regions within SSA. Future research should unpack the mechanisms behind these regional differences.

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)0,000
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 enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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