Household Wealth Inequalities in High Body Mass Index among Women of Childbearing Age: Evidence from the Ghana Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ghana is currently experiencing higher body mass index (BMI), that is overweight and obesity, among reproductive-aged women. However, understanding the role of socioeconomic status in the high BMI among this cohort has not been studied extensively in Ghana and the few existing studies in the country have generated mixed results. This study aims to examine household wealth inequalities in high BMI among Ghanaian women of childbearing age. Methods The 2014 Ghana Demography and Health Survey (GDHS) dataset was analyzed. A univariable and multivariable regression model with a logit link function was specified to ascertain the effect of household wealth inequalities in high BMI among Ghanaian women. Furthermore, concentration index and curve were used to measure the degree of household wealth inequalities in high BMI among reproductive aged women. Results This study found high BMI prevalence of 35.9 percent with significant household wealth-related inequalities (Concentration index = 0.24, 95%CI (confidence interval): 0.22–0.26). The analysis revealed that high BMI is concentrated among wealthier women. Compared to poorest women, poorer (AOR (Adjusted odds ratio) = 2.18, 95%CI: 1.66–2.85), middle-class (AOR = 4.44, 95%CI: 3.24–6.09), richer (AOR = 7.75, 95%CI: 5.53–10.86) and richest (AOR = 11.03, 95%CI: 8.07–15.06) women were more likely to have high BMI. On top of that, socioeconomic characteristics including age, marital status, and education of reproductive-aged women were significantly associated with high BMI. Conclusions The research revealed that a woman from a wealthier household had higher likelihood of having high BMI relative to those from a less wealthy household. Also, women who were educated and cohabiting, formerly or currently married had an increased risk of having high BMI. This observation suggests targeted policy interventions and programs that promote healthy body weight to reduce the high BMI prevalence among women of childbearing age in Ghana.
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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 | 0,043 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,015 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».