How Has Early Marriage, a Critical Social Determinant of Child Stunting and Wasting, Changed over a Decade in South Asia? Trends, Inequities and Drivers, 2005 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
In South Asia, many women are married before their 18th birthday and give birth soon after. Delaying marriage is an attractive nutrition policy target as previous research shows that early marriage (EM) is associated with poor child growth outcomes, operating through many pathways. We sought to describe the prevalence, trends, inequities and predictors of EM in South Asia. We used Demographic and Health Survey data available in the last 15 years for 7 South Asian countries: Afghanistan (AF; 2015), Bangladesh (BG; 2007, 2014), India (IN; 2006, 2016), Maldives (MV; 2009, 2017), Nepal (NP; 2005, 2016), and Pakistan (PK; 2007, 2018). EM was defined as the percentage of women aged 20–24 years who were married before 18 years of age. Our analyses included 133,680 women. The prevalence and absolute burden in terms of number of individuals affected were estimated for each survey round. Relative trends were examined using average annual rate of reduction (AARR). Inequities were examined by geography, wealth, place of residence, and education. Regression decomposition was used to examine the contribution of improvements in wealth and education to EM reductions. The most recent rounds of data show that EM is common in BG (69%), AF (52%), NP (52%), IN (41%), and PK (37%) but not MV (4%). IN accounts for 68% of the regional burden, with 21.9 million women married early in 2016. The fastest reductions in EM have occurred in IN (59% to 41% over 10 years, an AARR of −3.8% per year), PK (−2.8% per year), and BG (−1.5% per year). EM prevalence varies subnationally, e.g., from 5% to 52% for states within IN in 2016. Equity analysis shows that EM disproportionately burdens women who are poor, uneducated, and live in rural areas. Progress in narrowing these inequalities has been slow in the past decade. When examining predictors of EM, completion of secondary school was associated with a 20% (PK) to 36% (NP) lower EM prevalence. Decomposition analysis shows that improvements in wealth and education alone predicted between 46% (PK) and 96% (NP) of the actual EM reduction. EM remains highly prevalent in South Asia and trends indicate an enduring problem. The nutrition community should invest in building linkages with researchers and practitioners to further understand and address this important social determinant of poor child growth. A4NH/IFPRI.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».