Severe Acute Malnutrition and Feeding Practice of Children Aged 6-59 Months in Pastoral Community, Afar, Ethiopia: Descriptive Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe acute malnutrition remains one of the most common causes of morbidity and mortality among children in developing countries, including Ethiopia. Knowing the local burden of SAM has huge importance for public health interventions. Therefore this study aimed to assess the level of severe acute malnutrition and feeding practice of children aged 6–59 months in Abaa’la district, Afar, Northeast, Ethiopia. Methods: Community-based descriptive cross-sectional study was conducted on 422 mother-child pairs of children aged 6–59 months. Kebeles were selected randomly after stratifying the district in to urban and rural, and study participants were selected using a cluster sampling technique. Data were collected using an interviewer-administered questionnaire, and child nutritional status was measured using WHO Mid upper arm circumference measuring tape. Data were entered into Epi data version 3.1 and exported to SPSS version 22 for analysis. The result was presented using Descriptive statistics. Results: The prevalence of severe acute malnutrition (SAM) was found to be 4.3% (95% CI, 2.3-6.1%) and that of moderate acute malnutrition (MAM) was 21.1 %. Almost all (98.8%) of children were ever breastfed. Prelacteal feeding and bottle feeding was practiced by 31% and 33.9% of children, respectively. Only 68.5% of children were feed colostrum. Around 45.5% of children were exclusively breastfed for the first six months, and 70.4% of children wean breastfeeding before the age of two years. Conclusion: The prevalence of severe acute malnutrition in the study area was lower than the regional figures, but still, it is a public health priority. There are improper child care and feeding practices. Therefore, public health interventions that can improve those practices should be strengthened.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».