A Multilevel Analysis of Factors Associated with Childhood Diarrhea in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood diarrhea is the major contributor to the deaths of children under the age of 5 years in Ethiopia, but evidence at the national level to identify the contributing factors associated with diarrhea by considering the clustering effects is limited. Hence, this study aimed to identify factors associated with childhood diarrhea at the individual and community levels. METHODS: A secondary data analysis was conducted using the 2011 and 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey (EDHS) data. A total of 23 321 children with their mothers were included in this study, and multilevel logistic regression models were applied for the data analysis. RESULTS: The odds of diarrhea among female children were 13% lower (AOR = 0.87; 95% CI: 0.79-0.94) compared with male children. The odds of diarrhea among children aged between 13 and 24 months were 31% higher than (AOR = 1.31; 95% CI: 1.17-1.47) their younger counter parts. Children aged ⩾25 months (AOR = 0.50; 95% CI: 0.45-0.56), those whose mothers were unemployed (AOR = 0.79; 95% CI: 0.73-0.87), and children live in households between 2 and 3 under-5 children (AOR = 0.87; 95% CI: 0.79-0.96) were associated with lower odds of experiencing diarrhea. The odds of diarrhea among children whose mother had no formal education were 49% higher than (AOR = 1.49; 95% CI: 1.08-2.07) their counterparts. Besides, children residing in city administrations (AOR = 0.69; 95% CI: 0.58-0.82) had lower odds of experiencing diarrhea than children living in agrarian regions. CONCLUSIONS: At the individual level (sex and age of the child, mother's employment status, and educational level, and the number of under-5 children) and the community-level (contextual region) were found to be significant factors associated with childhood diarrhea in Ethiopia.
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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 ».