Multiple anthropometric and nutritional deficiencies in young children in Ethiopia: a multi-level analysis based on a nationally representative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ethiopia, child undernutrition and anemia are major public health concerns, resulting in increased childhood morbidity and mortality. Despite progress made to reduce the prevalence of malnutrition (especially stunting) from 50% in 2000 to 38% in 2016, little is known about the magnitude and risk factors for concurrent nutritional deficiencies in Ethiopia. METHODS: Analysis for this study was based on a total sample of 9218 children aged 6-59 months drawn from the Ethiopian Demographic and Health Survey (EDHS) conducted in the year 2016. The study used two outcome variables: Multiple nutrition deficit index formed by combining stunting, underweight, wasting and anemia status; and a concurrent stunting and anemia (CAS) index. Two mixed effect regression models, Poisson and Logistic, were used to identify the key risk factors of the two outcome variables, respectively. RESULTS: The proportion of children with stunting (length-for-age), underweight (weight-for-age) and wasting children (weight-for-length) was 38%, 25.2% and 9.4%, respectively. About 58% of the children had anemia. The prevalence of children with concurrent stunting and anemia children was 24.8%. Our results showed that the risks of multiple nutritional problems were determined by a range of individual, household and behavioral factors including: sex of the child, age of the child, birth order, parity, parental education, religion, household wealth index and type of family structure. The proximate variables (hygiene and sanitation score, feeding practice, and child health service utilization score) were also found to exert a strong influence on the risk of multiple nutritional deficiencies. The likelihood of co-occurrence of stunting and anemia was determined by certain individual and household factors, including sex of the child, age of the child, maternal education, household asset based wealth, religion and household hygiene and sanitation. CONCLUSIONS: This study underscores the importance of improving parental education, household wealth, hygiene and sanitation conditions, promoting feeding practice and child health service utilization. Also, any nutrition sensitive and specific intervention should consider a child's characteristics such as his/her age, gender and birth order.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».