Are Household Expenditures on Food Groups Associated with Children’s Future Heights in Ethiopia, India, Peru, and Vietnam?
Notice bibliographique
Résumé
Household expenditure surveys, routinely conducted in low-and middle-income countries (LMICs), usually include questions pertaining to recent household expenditures on key food groups. When child anthropometrics are also available, such expenditure data can provide insights into household food purchasing patterns that are associated with subsequent child growth measures. We used data from 6993 children, born around 2001, from Ethiopia, India, Peru, and Vietnam, from the Young Lives younger cohort. We compared associations between two weeks of household food expenditures (in PPP-Purchasing Power Parity adjusted dollars) on food groups and child height-for-age-Z score (HAZ) at subsequent time points to assess longitudinal associations. Total food expenditures, rural/urban residence, maternal and paternal schooling, and child sex were included in our adjusted models because they may affect the relations between household food group expenditures and future child HAZ. In Ethiopia, India, and Peru every extra PPP$ spent on fats was associated with 0.02-0.07 higher future HAZ. In Vietnam every extra PPP$ spent on starches, was significantly associated with a 0.01 lower future HAZ. Across countries, different patterns of food expenditure and procurement may be differentially critical for predicting child HAZ. Our results demonstrate how expenditures on specific food groups can be associated with children's linear growth. This study provides additional evidence of the utility of longitudinal household food expenditure data in understanding child nutritional status.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».