Malnutrition and Associated Factors with Nutritional Status among Orphan Children: An Evidence-Based Study from Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Malnutrition is common public health problem among children in low- and middle-income countries. Orphan’s children are vulnerable and neglected group in the society and are more prone to malnutrition. The study aims to identify prevalence of underweight, stunting and thinness of children residing in slum area with its associated factors. Method: Quantitative method & analytical cross-sectional research design were used to assess the nutritional status and its associated factors among orphan children in Pokhara, Nepal. The sample size of 160 children were obtained by simple random technique. Semi-structured questionnaire, digital bathroom scale, stadiometer was used as data collection technique. Data management and analysis was done from Epi-info, SPSS 25 version & WHO Anthro plus. Result: Out of 160 children, majority 80% were malnourished & 55.1% were stunted whereas 13.8% were thinness & 6.9% were found to be overweight. Our study revealed a significant association between sex, age, ethnicity, duration of stay in children’s home and education of caregiver (p <0.05). Conclusion: Malnutrition is highly prevalent in orphan children and need to be addressed. Nutritional status should be monitored regularly for early identification & timely intervention of malnutrition to promote the nutrition health status of children.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».