Predictors of Stunting Among Children Under Five Year of Age in Indonesia: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The cases of stunting in Indonesian children under five years of age is become national issues. This is due to the prevalence of stunting in Indonesian children has still remained high comparing to other southeast countries, at the national level is approximately 31 %. The consequences of child stunting may give both immediate and long term and include increased morbidity and affect to child growth and development. There is evidence of some factors are known as risk factors of stunting in children globally. The aim of this review is to identify the current literature and compile the predictors that have been associated with stunting in Indonesia and where data gaps remain. A systematic search of the literature between 2010 and 2018 was conducted using PubMed, Google Scholar, Scopus, EBSCO and Clinical Key. A search of the literature was performed by using keywords: stunting, determinants, children under five year of age, factors, Indonesia. Papers were included in this review if they identify an association between child stunting and exposure to determinant factors. We include 18 articles in the final analysis that met with the criteria. The included studies indicated that there are several main predictors of child stunting: child factors (low birth weight, premature birth); maternal factors (parental short stature, parental education); infection, and breast feeding. A diverse range of contributing factors are, to varying degrees, associated with stunting, demonstrating the importance of considering how those predictors interacts with nutrition. Integrated health promotion, prevention and interventions by health care providers, communities including health cadres is needed to prevent new stunting children in Indonesia
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».