Undernutrition, polygynous context and family structure: a multilevel analysis of cross-sectional surveys of 350 000 mother–child pairs from 32 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contextual factors, especially where people live, has been linked to various health outcomes, therefore, there is an increasing focus on its implication for policies and implementation of health interventions. Polygyny is a widespread practice in sub-Saharan Africa that also reflects socioeconomic and sociocultural features. This study investigated the association between polygynous context and risk of undernutrition. METHODS: Recent Demographic and Health Surveys involving 350 000 mother-child pairs from 32 sub-Saharan African countries conducted between 2010 and 2018 as of March 2020, were analysed using relevant descriptive and 3-level multilevel logistic regression modelling. Undernutrition among under-5 was defined as underweight, stunting and wasting using the WHO Multicentre Growth Reference Study. Odd Ratio (OR) at 95% credible interval was used to report the associations. RESULTS: The prevalence of contextual polygyny varied widely across the 32 sub-Saharan African countries, the lowest (0%) found in one of the regions in South Africa and the highest (52%) in one of the regions in Uganda. Underweight, stunting and wasting were lowest in Uganda (3.5%, 9.3%-1.27%, respectively), stunting was highest in Mozambique (37.1%) while wasting was highest in Niger (7.7%). Furthermore, the results showed that the contextual prevalence of polygynous practice exacerbates the risk of underweight (1.003 (0.997-1.008)) and wasting (1.014 (1.007-1.021)) among under-5 children, even when gender inequality and sociodemographic indicators were adjusted for. Polygyny was negatively associated with stunting though not significant; multiple births had the strongest and positive association with the risk of undernutrition among under-5 children in sub-Saharan Africa. CONCLUSIONS: This study further corroborates the strong influence of contextual factors on health outcomes-which is undernutrition in this study. In addition to specific interventions aimed at reducing the prevalence of undernutrition, broader strategies that will address contextual issues are required.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».