SickKids Centre for Global Child Health - Chronic Child Malnutrition Project Placement
Notice bibliographique
Résumé
I completed a 16-week practicum at the SickKids Centre for Global Child Health where I was a part of the stunting team led by Dr. Nadia Akseer under the research portfolio of Dr. Zulfiqar A. Bhutta. Linear growth stunting, or low height-for-age, is a visible and easily measurable physical manifestation of chronic malnutrition. Children who are stunted have higher rates of mortality and morbidity, as well as experience suboptimal cognitive and motor development. At the time of my placement, one of the team's main projects was a mixed-methods study involving an in-depth evaluation of policies, programs, and factors that have contributed to the decline of under-5 stunting in Ethiopia from 2000-2016. I worked on a variety of components of the manuscript for this study. These included narratives for country demographics, background statistics as well as migration and remittance trends. I also contributed to a literature review on factors that have contributed to a reduction in stunting in Ethiopia in relation to an adapted version of UNICEF's conceptual framework for malnutrition. In addition to the manuscript, I conducted a multivariable analysis of the 2016 determinants of under-5 wasting in Ethiopia. Wasting, or low weight for height, is a form of acute malnutrition and is also a risk factor for mortality. I applied a hierarchical analysis to wasting indicators such as disease, household wealth, maternal education and access to health services. I used Ethiopia's 2016 Demographic and Health Survey data and additional data sources provided through various Ethiopian government ministries. Overall my practicum was a rich interdisciplinary learning experience which allowed me to develop my quantitative and qualitative research skills. I also gained a deeper understanding of global health research processes and the multi-sectoral nature of combating child malnutrition.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,010 |
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 ».