Socio-Economic Disparities in Under-Five Child Malnutrition in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent attention over the health, wellbeing and nutritional intake of children below five years of age has grown tremendously. This is mainly because these years are crucial to a child’s survival, growth and development; and if not handled properly could unfavorably affect the well-being status and efficiency of the child in later adult life. The study focused on malnutrition of children under the age of five in relation to their socio-economic status. It was measured by stunting, wasting and underweight. METHODOLOGY: Data from the Living Standards Measurement Study (LSMS)/General Household Survey (GHS) 2015/2016 Nigeria was used for analysis. Malnutrition was measured using the three anthropometric measures which are expressed in terms of Z-scores namely: Stunting: height-for-age (HAZ), Wasting: weight-for-height (WHZ) and Underweight: weight-for-age (WAZ). The socioeconomic disparities in malnutrition were checked according to gender, place of residence and geo-political zones in Nigeria. While the concentration index and curves were used to check for the magnitude of inequality in malnutrition ascribable to the socio-economic status. RESULTS: The percentage of children stunted was the highest with 37.8 percent, followed by the percentage of children underweight to be 20.25 and children wasted was 9.63 percent. The percentage of stunting, wasting and underweight were considerably greater in male children compare to the female children. Stunting and underweight were responsive to the household socioeconomic status. A higher percentage of children below five years of age who were stunted, wasted and underweight lived in the rural areas of Nigeria compare to the children living in the urban areas. The rate of stunting was highest in the North West with a 52.91 percent, followed by North East with 43 percent, and lowest in the South South with 20.67 percent. The concentration indices analysis revealed that stunting, wasting and underweight all had negative signs signifying concentration among the poor household children. Finally, as one moves up the ladder of the socioeconomic status, a significant fall in the rate of stunting is witnessed. Therefore, increasing the income of the poorest in a society is a sound strategy to curb the high rates of stunting in the socio-economically deprived segments of the country.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».