Spatio-temporal trends in anaemia among pregnant women, adolescents and preschool children in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the spatiotemporal trends in the burden of maternal, adolescent and child anaemia in sub-Saharan Africa (SSA) and evaluated some individual and household predictors of anaemia. DESIGN: Average Hb concentrations and anaemia prevalence were estimated, plotted over time and mapped by country and sub-region. Multilevel linear regression models were used to evaluate individual and household predictors of Hb concentration. PARTICIPANTS: Data from Demographic and Health Surveys (DHS) spanning 2000-2018 were merged into data sets for 37 623 pregnant women, 89 815 older adolescent girls and 401 438 preschool children. SETTING: The merged DHS represent nationally representative samples from thirty-three countries. RESULTS: Prevalence of anaemia remains high in SSA, affecting 60, 36 and 44 % of children, adolescents and pregnant women, respectively. Anaemia prevalence among children did not materially improve from 2000 to 2018. Anaemia prevalence among older adolescent girls and pregnant women did not also improve, but this masks a period of improvement followed by depreciation in population anaemia status. Pregnant adolescents had 12·5 g/l (95 % CI: 11·3, 13·6) lower Hb concentration compared with non-pregnant adolescents and 1·7 g/l (95 % CI: 0·7, 2·6) lower Hb concentration compared with pregnant women > 40 years, respectively. Stunting and wasting were associated with 1·3-3·3 g/l lower Hb concentration among children. Other significant predictors of Hb concentration were educational attainment, wealth quintiles, source of drinking water, number of children < 5 years in the household and possession of bed-nets. CONCLUSION: Anaemia in SSA has not improved remarkably since year 2000 and remains excessive among 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».