Childhood stunting and wasting in Myanmar: Key drivers and implications for policies and programmes
Notice bibliographique
Résumé
Child undernutrition is a public health and development problem in Myanmar that is jeopardizing children's physical and cognitive development and the country's social and economic progress. We identified key drivers of child stunting (low height-for-age) and wasting (low weight-for-height) in a nationally representative sample (n = 3,981) of children 0-59 months of age. The national prevalence of child stunting and wasting was 28% and 7%, respectively. Boys were more likely to be stunted or wasted than girls. Older children 24-35 months were at the highest risk of stunting compared with children under 6 months (risk ratios [RR] 10.34; 95% CI [6.42, 16.65]) whereas the youngest, under 6 months, were at the highest risk of wasting compared with children 36-59 months (RR 2.04; 95% CI [1.16, 3.57]). Maternal height <145 cm (RR 5.10; 95% CI [3.15, 8.23]), perceived small child size at birth (RR 2.08; 95% CI [1.62, 2.69]), and not benefiting from institutional delivery (RR 1.52; 95% CI [1.24, 1.87]) were associated with an increased risk of child stunting, as were maternal occupation, unimproved household drinking water, living in delta, coastal or upland areas, and poorer household wealth index quintile. Increased risk of child wasting was associated with maternal underweight (RR 1.64; 95% CI [1.11, 2.42]) and open defecation (RR 1.91; 95% CI [1.25, 2.92]) as well as maternal occupation and residence in a coastal area. Our findings indicate that the key drivers of child undernutrition in Myanmar are multifaceted and start in utero. Investing in scaling-up multisectoral approaches that include nutrition-specific and nutrition-sensitive interventions with a focus on improving maternal nutrition is essential for reducing child undernutrition and contributing to further gains in the country's human and economic development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».