Trends in inequalities in childhood stunting in Ethiopia from 2000 to 2016: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The decrease in the magnitude of stunting over the past 20 years has been slow in Ethiopia. To date, in Ethiopia, the trends in and extent of inequality in stunting have not been investigated using methods suitably developed for disparity studies. This paper investigated both the extent and overtime dynamics of stunting inequality in Ethiopia over the last 17 years. METHODS: Using the World Health Organization's Health Equity Assessment Toolkit software, data from the Ethiopia Demographic and Health surveys (EDHS) were analyzed between 2000 and 2016. The inequality analysis consisted of disaggregated rates of stunting using five equity stratifiers (economic status, education, residence, region and sex) and four summary measures (Difference, Population Attributable risk, Ratio and Absolute Concentration Index). A 95% uncertainty interval was constructed around point estimates to measure statistical significance. RESULTS: The study showed that both absolute and relative inequalities in stunting exist in all the studied years in Ethiopia. The inequality disfavors children of mothers who are poor, uneducated and living in rural areas and specific regions such as Amhara. The pro-rich (R = 1.2; 1.1, 1.3 in 2000 to R = 1.7; 1.4, 2 in 2016) and pro-educated (R = 1.6; 95%UI = 1.3, 1.9 in 2000 and R = 2.3; 95%UI = 1.5, 3 in 2011) inequalities slightly increased with time. Male children bear a disproportionately higher burden of stunting, and the disparity increased between the first and the last time points (PAR = -1.5 95%UI = -2.5, -0.6 in 2000 and PAR = -2.9 95%UI = -3.9, -1.9) based on complex measures but remained constant with simple measures (R = 1; 95%UI = 0.9, 1.1 in 2000 and R = 1.1 95%UI = 1, 1.2 in 2016). Similarly, both the sub-national regional and residence-related stunting disparities generally widened over time according to some of the inequality measures. CONCLUSIONS: Stunting appeared to be highly prevalent among certain sub-groups (i.e. poor, uneducated and living in rural regions). The subpopulations experiencing excessively high stunting prevalence should be the focus of policy makers' attention as they work to achieve the WHO 40% reduction in stunting target by 2025 and the UN Agenda 2030 for Sustainable Development Goals.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».