Trends in the Prevalence and Associated Contributing Factors of Stunting in Children Under Five Years of Age. Secondary Data Analysis of 2005, 2010 and 2014-2015 Rwanda Demographic and Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Background Stunting affects more than 161 million children under five years of age worldwide. Rwanda has a high prevalence of stunted children under five years of age (~38%) according to the 2014-2015 Rwanda Demographic and Health Survey. Objectives The aim of this study is to compare the prevalence rates of stunting in Rwanda using the Rwanda Demographic and Health Survey data of 2005, 2010 and 2014-2015. Methods The three Rwanda Demographic and Health Survey cross-sectional studies into consideration were conducted in 2005, 2010 and in 2014-2015. Stunting prevalence rates from those surveys were compared using Pearson's chi-squared tests and Marascuilo procedure using STATA (StataCorp. 2013. Stata Statistical Software: Release 13. College Station, TX: StataCorp LP.). Results The Pearson's chi-squared tests and Marascuilo procedure used in this research confirmed a significant difference between the reported three RDHS stunting prevalence rates. The trends in the stunting prevalence rates among children under five years of age showed a decrease of 13% in stunting prevalence rate, falling from 51%in 2005 to 38%in 2014-15. Conclusion A statistical analysis based on2005, 2010 and 2014-15 RDHS surveys datasets confirmed that there is a statistically significant reduction in stunting prevalence rates over that decade(from 51% in 2005 to 38%in 2014-2015). The main persistent associated factors with stunting were the age, sex, size at birth, residence place of the child, and the mother’s educational level and household wealth index. Keywords: Stunting; children under five years; demographic and health survey; nutrition; Rwanda
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».