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Enregistrement W3202632307 · doi:10.3390/nu13103431

Dietary Diversity and Undernutrition in Children Aged 6–23 Months in Sub-Saharan Africa

2021· article· en· W3202632307 sur OpenAlexaff
Richard Gyan Aboagye, Abdul‐Aziz Seidu, Bright Opoku Ahinkorah, Francis Arthur-Holmes, Abdul Cadri, Louis Kobina Dadzie, John Elvis Hagan, Oghenowede Eyawo, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of OttawaYork UniversityWilfrid Laurier UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionDietary diversityEnvironmental healthDiversity (politics)MedicineNutrition DisordersGeographyGerontologyPediatricsFood securityInternal medicinePolitical sciencePopulationAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary diversity plays a major role in the health status of children. However, evidence on its crucial role on children’s health status remains inconclusive in sub-Saharan Africa (SSA). In this study, we examined the association between dietary diversity and undernutrition among children aged 6–23 months in SSA. We pooled data from the most recent Demographic and Health Surveys of 32 countries in SSA from 2010 to 2020. A sample of 48,968 mother-child pairs of children within the ages of 6–23 months and mothers aged 15–49 years were included in this study. Multilevel logistic regression analysis was carried out to examine the association between dietary diversity and stunting, wasting, and underweight. The results were presented as crude odds ratios (cOR) and adjusted odds ratios (aOR) with their 95% confidence intervals. Statistical significance was set at p < 0.05. The overall prevalence of minimum dietary diversity was 25.1%, with South Africa recording the highest prevalence (43.9%) and Burkina Faso recording the lowest prevalence (5.6%). The highest prevalence of stunting was recorded by Burundi (51.8%) while the lowest prevalence was found in Ghana (13.6%), with an overall regional prevalence of 28.6%. For wasting, prevalence from all countries was found to be 9.4%. South Africa recorded the lowest prevalence of wasting (2.1%) while Niger recorded the highest prevalence (27.3%). Lastly, the prevalence of underweight ranged from 5.3% in South Africa to 41.8% in Niger, with an all-country prevalence of 16.4%. Children who had adequate minimum dietary diversity had 12% less likelihood of being stunted (aOR = 0.88, 95% CI = 0.83, 0.94), compared to those who had inadequate minimum dietary diversity. Having an adequate minimum dietary diversity significantly lowered the risk of underweight among children by 17% (aOR = 0.83, 95% CI = 0.77, 0.91). Having an adequate minimum dietary diversity was associated with 13% reduced odds of wasting among children (aOR = 0.87, 95% CI = 0.78, 0.97), compared to those who had inadequate minimum dietary diversity. This study highlights the significant association between minimum dietary diversity and stunting, wasting, and underweight among 6–23 month-old children in SSA. There is an urgent need for additional nutrition-specific interventions and strengthening of existing interventions aimed at improving infant and young child feeding practices, including complementary feeding practices among children aged 6–23 months in the 32 countries in SSA. Such interventions should focus more on countries where the prevalence of adequate minimum dietary diversity was low and undernutrition was high.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations102
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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