Reducing malnutrition in Cambodia. A modeling exercise to prioritize multisectoral interventions
Notice bibliographique
Résumé
Undernutrition is a major contributor to child morbidity and mortality and poses a large burden to the economy, in Cambodia. This study explored factors contributing to child stunting and wasting and their regional inequalities among 1,938 Cambodian children aged 6-23.9 months. Data were drawn from a longitudinal study (year 2017) conducted in six districts of two north-eastern provinces and the capital and used as cross-sectional. Socio-demographic and household characteristics, children's feeding practices during the previous 24 hr, and children's length and weight measurements were collected. Gradient boosting models were used to calculate the contribution of determinants to child undernutrition whereas concentration index was used to assess the impact of those determinants on stunting and wasting inequalities among socioeconomic groups. It was found that low-household wealth could predict 21% to 45% of child stunting and 23% to 36% of wasting across regions. After wealth, source and treatment of drinking water were found the second major predictor for stunting (15%) and wasting (21%). Combining child nutrition and household water, sanitation and hygiene indicators predicted around 30% of child undernutrition, either in the form of stunting or wasting. Mothers' education predicted >30% of stunting in the north-eastern region. Results highlight that a complex interplay of factors contributes to child stunting and wasting. An integrated, intersectoral, equity-focused approach that addresses children's dietary quality, household's water, sanitation and hygiene conditions, mother's education, and poverty is likely to yield the highest impact in achieving further gains in nutritional status among Cambodian 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».