Drivers of stunting reduction in Peru: a country case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic child malnutrition represents a serious global health concern. Over the last several decades, Nepal has seen a significant decline in linear growth stunting - a physical manifestation of chronic malnutrition - despite only modest economic growth and significant political instability. OBJECTIVE: This study aimed to conduct an in-depth assessment of the determinants of stunting reduction in Nepal from 1996 to 2016, with specific attention paid to national-, community-, household-, and individual-level factors, as well as relevant nutrition-specific and -sensitive initiatives rolled out within the country. METHODS: Using a mixed-methods approach, 4 types of inquiry were employed: 1) a systematic review of published peer-reviewed and gray literature; 2) retrospective quantitative data analyses using Demographic and Health Surveys from 1996 to 2016; 3) a review of key nutrition-specific and -sensitive policies and programs; and 4) retrospective qualitative data collection and analyses. RESULTS: Mean height-for-age z-scores (HAZ) improved by 0.94 SDs from 1996 to 2016. Subnational variation and socioeconomic inequalities in stunting outcomes persisted, with the latter widening over time. Decomposition analysis for children aged under 5 y explained 90.9% of the predicted change in HAZ, with key factors including parental education (24.7%), maternal nutrition (19.3%), reduced open defecation (12.3%), maternal and newborn health care (11.5%), and economic improvement (9.0%). Key initiatives focused on decentralizing the health system and mobilizing community health workers to increase accessibility; long-standing nationwide provision of basic health interventions; targeted efforts to improve maternal and child health; and the prioritization of nutrition-sensitive initiatives by both government and donors. National and community stakeholders and mothers at village level highlighted a mixture of poverty reduction, access to health services, improved education, and increased access to water, sanitation, and hygiene as drivers of stunting reduction. CONCLUSIONS: Improvements in both nutrition-specific and nutrition-sensitive sectors have been critical to Nepal's stunting decline, particularly in the areas of poverty reduction, health, education, and sanitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».