Changes in Child Undernutrition and Overweight in India from 2006 to 2019: An Analysis of 22 States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: India has historically displayed high levels of child stunting and low levels of child overweight. Using newly released data, we evaluated changes in priority indicators of child growth from 2006 to 2019 and examined the role of human development measures in these changes. Methods: We estimated cumulative and annualized changes in state- and district-level child growth indicators using three rounds of National Family Health Surveys (2005-06, 2015-16, 2019-20) in 22 states. Outcomes included stunting, underweight, wasting, and overweight. Human development was measured using a principal components analysis of nine survey-based items. We contrasted expected versus observed changes in district-level growth indicators between 2015 and 2019 based on changes in development measures using two-way Blinder Oaxaca decomposition. Results: From 2006 to 2019, the prevalence of stunting and underweight decreased by 10.9 percentage points (pp) and 7.1 pp, respectively, while the prevalence of wasting and overweight increased by 2.8 pp and 2.2 pp, respectively. Annualized rates of change for stunting, wasting, and underweight were lower from 2015 to 2020 compared with the 2006 to 2015 period, while rates of change in overweight were higher. Simultaneously, all nine human development indicators improved between 2006 and 2020. A unit increase between 2015 and 2020 in the human development score predicted a -4.7 pp (95% CI: - 5.7, -3.6) change in stunting, yet stunting declined by just -0.3 pp. Conclusions: Population-level reductions in child undernutrition have stalled and the rise in child overweight has accelerated between 2015 and 2020 relative to the 10 years preceding this period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».