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Enregistrement W3165114335 · doi:10.21203/rs.3.rs-537129/v1

Changes in Child Undernutrition and Overweight in India from 2006 to 2019: An Analysis of 22 States

2021· preprint· en· W3165114335 sur OpenAlexaff
Jithin Sam Varghese, Aashish Gupta, Rukshan Mehta, Aryeh D. Stein, Shivani A. Patel

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightOverweightWastingMalnutritionMedicineDemographyHuman development (humanity)Nutrition transitionChild healthEnvironmental healthPediatricsObesityEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
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Résumé présentoui

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