Differential effects of socio-demographic factors on maternal haemoglobin concentration in three sub-Saharan African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Low Haemoglobin concentration (Hb) among women of reproductive age is a severe public health problem in sub-Saharan Africa. This study investigated the effects of putative socio-demographic factors on maternal Hb at different points of the conditional distribution of Hb concentration. We utilised quantile regression to analyse the Demographic and Health Surveys data from Ghana, Democratic Republic of the Congo (DRC) and Mozambique. In Ghana, maternal schooling had a positive effect on Hb of mothers in the 5th and 10th quantiles. A one-year increase in education was associated with an increase in Hb across all quantiles in Mozambique. Conversely, a year increase in schooling was associated with a decrease in Hb of mothers in the three upper quantiles in DRC. A unit change in body mass index had a positive effect on Hb of mothers in the 5th, 10th, 50th and 90th, and 5th to 50th quantiles in Ghana and Mozambique, respectively. We observed differential effects of breastfeeding on maternal Hb across all quantiles in the three countries. The effects of socio-demographic factors on maternal Hb vary at the various points of its distribution. Interventions to address maternal anaemia should take these variations into account to identify the most vulnerable groups.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».