Drivers of stunting reduction in the Kyrgyz Republic: A country case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic malnutrition among infants and children continues to represent a global public health concern. The Kyrgyz Republic has achieved rapid declines in stunting over the last 20 y, despite modest increases in gross domestic product per capita. OBJECTIVE: This study aimed to conduct a systematic, in-depth assessment of national, community, household, and individual drivers of nutrition change and stunting reduction, as well as nutrition-specific and -sensitive policies and programs, in the Kyrgyz Republic. METHODS: This mixed methods study employed 4 inquiry methods, including: 1) a systematic scoping literature review; 2) retrospective quantitative data analyses, including linear regression multivariable hierarchical modeling, difference-in-difference analysis, and Oaxaca-Blinder decomposition; 3) qualitative data collection and analysis; and 4) analysis of key nutrition-specific and -sensitive policies and programs. RESULTS: Stunting prevalence has decreased in the Kyrgyz Republic, however, subnational variations and inequities persist. Child growth Victora curves show improvements in height-for-age z-scores (HAZ) for children in the Kyrgyz Republic between 1997 and 2014, indicating increased intrauterine growth and population health improvements. The decomposition analysis explained 88.9% (0.637 SD increase) of the predicted change in HAZ for children under 3 y (1997-2012). Key factors included poverty (61%), maternal nutrition (14%), paternal education (6%), fertility (6%), maternal age (3%), and wealth accumulation (2%). Qualitative analysis revealed poverty reduction, increased migration and remittances, food security, and maternal nutrition as key drivers of stunting decline. Systematic scoping literature review findings supported quantitative and qualitative results, and indicated that land reforms and improved food security represented important factors. Key nutrition-specific and -sensitive policies and programs implemented involved breastfeeding promotion, social protection schemes, and land and health sector reforms. CONCLUSIONS: Improvements in stunting were achieved amidst political and economic changes. Multilevel enablers, including poverty reduction, improved food security, and introduction of land and health reforms have contributed to improvements in health, nutrition, and stunting among children in the Kyrgyz Republic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».