Secular trends in low birth weight and child undernutrition in West Africa: evidence from complex nationwide surveys, 1985–2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: We present prevalence estimates and secular trends of stunting, wasting, underweight, and anaemia among children under 5 years of age and low birth weight (LBW) over the period 1985–2019 in West Africa (WA). Design: Analysis of Demographic and Health Survey (DHS) and World Bank data. DerSimonian–Laird random effect model with the Knapp–Hartung adjustment to the standard error was used to derive overall prevalence estimates. We used fixed effect ordinary least square regression models with cluster robust standard error to conduct time trends analyses. Setting: West Africa. Participants: Children aged 0 to 59 months. Results: Three distinct periods (1986–1990, 1993–1996 and 1997–2000) of sharp increases in prevalence of all outcomes was observed. After the year 2000, prevalence of all outcomes except LBW started to decline with some fluctuations. LBW prevalence showed a steady increase after 2000. We observed a decline in prevalence of stunting (β = –0·20 %; 95 % CI –0·43 %, 0·03 %), log-wasting (β = –0·02 %; 95 % CI –0·02 %, –0·01 %), log-underweight (β = –0·02 %; 95 % CI –0·03 %, –0·01 %) anaemia (β = –0·44; 95 % CI –0·55 %, –0·34 %), and an increase in LBW (β = 0·06 %; 95 % CI –0·10 %, 0·22 %) in WA over the period. Pooled prevalence of stunting, wasting, underweight, anaemia and LBW in WA for the period 1985–2019 was 26·1 %, 16·4 %, 22·7 %, 76·2 % and 11·3 %, respectively. Conclusions: Child undernutrition prevalence varied greatly between countries and the year cohorts. We observed marginal reductions in prevalence of all outcomes except anaemia where the reductions were quite striking and LBW where an increase was noted. There is the need for more rigorous and sustained targeted interventions in WA.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».