Differential effects of socio-demographic factors on maternal haemoglobin concentration in three sub-Saharan African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the effects of socio-demographic factors on maternal haemoglobin (Hb) at different points of the conditional distribution of Hb concentration. Methods We analysed the Demographic and Health Surveys data from Ghana, Democratic Republic of the Congo (DRC) and Mozambique, using Hb concentration of mothers aged 15-49 years as an outcome of interest. We utilise quantile regression to estimate the effects of the socio-demographic factors across specific points of the maternal Hb concentration. Results The results showed crucial differences in the effects of socio-demographic factors along the conditional distribution of Hb concentration. In Ghana, maternal education had a positive effect on Hb concentration in the 5 th and 10 th quantiles. The positive effect of education on maternal Hb concentration occurred across all quantiles in Mozambique, with the largest effect at the lowest quantile (5 th ) and the smallest effect at the highest quantile (90 th ). In contrast, maternal education had a negative effect on the Hb concentration of mothers in the 50 th , 75 th and 90 th quantiles in DRC. Maternal body mass index (BMI) had a positive effect on Hb concentration of mothers in the 5 th , 10 th , 50 th and 90 th , and 5 th to 50 th quantiles in Ghana and Mozambique, respectively. Breastfeeding had a significant positive effect on Hb concentration across all countries, with the largest effect on Hb concentration of mothers in the lower quantiles. All the household wealth indices had positive effects on maternal Hb concentration across quantiles in Mozambique, with the largest effect among mothers in the upper quantiles. However, in Ghana, living in a poor wealth index was inversely related with Hb concentration of mothers in the 5 th and 10 th quantiles. Conclusions Our results showed that the effects of socio-demographic factors on maternal Hb concentration vary along its distribution. Interventions to address maternal anaemia should take these variations into account to identify the most vulnerable groups. What this study adds Quantile regression can be used effectively to analyse anaemia data Socio-demographic factors have differential effects on Hb at different points of its distribution Interpreting results based on the mean effect (as in OLS) only provides a partial picture Breastfeeding has positive effect on maternal Hb concentration The use of multicountry data revealed differences and commonalities between countries
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».