Underweight and Associated Factors Among Teenage Adolescent Girls in Resource-poor Settings: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Understanding the undernutrition status of teenage adolescent girls living in urban slums and its associated factors is meaningful to formulate customized health strategies. This study aimed to determine the prevalence of being underweight and associated factors among teenage adolescent girls in urban slums. MATERIALS AND METHODS: In this cross-sectional study, we enrolled a total of 418 teenage adolescent girls from five of 210 urban slums of Varanasi district, Uttar Pradesh, India employing two-stage probability sampling for the selection of households and subjects, between September 2016 and July 2017. The study of underwight subjects was assessed with BMI for age using standard criteria. Factors associated with being underweight were determined by multivariable logistic regression analysis. RESULTS: Of 418 study subjects, 49.76% (208/418) were underweight. Results revealed that sociodemographic factors such as teenage adolescent girls who were from SC/ST (schedule caste/schedule tribe) caste/ethnicity (adjusted odds ratio (AOR)=2.02, 95%CI: 1.00-4.23), subjects whose father's education level was primary or lower (AOR=1.87, 95%CI: 1.12-3.11), and number of people in the family >4 (AOR=2.18, 95%CI: 1.18-4.03) were associated with being underweight. Likewise, dietary behavior-related factors such as vegetarian (AOR=2.21, 95%CI: 1.25-3.92), and <3 meals per day (AOR=2.36, 95%CI: 1.40-3.98) than their counterparts were associated with being underweight. In addition, teenage adolescent girls from food-insecure households (AOR=3.33, 95%CI: 2.01-5.51) were more likely to be underweight than those from food-secure households. CONCLUSION: The higher burden of underweight among teenage adolescent girls in Indian urban slums needs to be addressed through specific public health interventions such as by improving education, providing education regarding dietary behavior, and having access to sufficient, safe, and nutritious foods.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».