Geographic and Socioeconomic Disparities in Nutritional Status of Women in Pakistan: Secondary Analysis from Pakistan National Nutrition Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Pakistan is experiencing a rapid nutrition transition with a shift from underweight to overweight and obesity. This paper will examine the role of household socioeconomic position (SEP), community SEP and urbanicity on the nutritional status (underweight, overweight and obesity) of Pakistani women. Methods: We analysed data on 34,391 women aged ≥20 years enrolled in 2011 National Nutritional Survey of Pakistan (NNS). The NNS is a nationally representative survey employing a multistage stratified cluster sampling design. We assessed household SEP through a wealth index constructed using items from household possessions, utilities and housing conditions. We assessed the relationship of urbanicity, household and community SEP with categories of body mass index (BMI) using multinomial logistic regression where normal BMI (18.6-22.5 kg/m 2 ) was the reference category. Results: Overall, 15% of women were underweight (BMI<18.5 kg/m 2 ), 14% were pre-overweight (BMI 23.00-24.9 kg/m 2 ), 22% were overweight (BMI 25.0-29.99 kg/m 2 ) and 12% were obese (BMI≥30.0 kg/m 2 ). Households with higher SEP were associated with increased levels of overweight-1 (aOR: 2.91; 95%CI: 2.41-3.50), overweight-2 (aOR: 4.15; 95%CI: 3.31-5.19) and obesity (aOR: 6.20; 95%CI: 4.92-7.81) among women. Women were more likely to be obese in major urban (aOR: 2.34; 95%CI: 2.02-2.71) and urban (aOR: 1.84; 95%CI: 1.62-2.09) areas compared to rural areas. At the community level, communities in rural areas were more likely to have higher levels of underweight, while communities in urban areas were more likely to have higher levels of obesity. Furthermore, the likelihood of underweight and overweight women coexisting within the same community was low in major urban (r=0.67), urban (r=0.55) and rural (r=0.54) areas. Conclusions: In Pakistan, overweight and obesity among women is associated with urbanicity and household and community SEP. Women living in urban areas with high household and community SEP were associated with higher levels of overweight and obesity. Our findings suggest the importance of interventions targeting undernutrition in rural areas and overnutrition in urban areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 tête enseignante, 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 ».