Exposure to household air pollution from solid cookfuels and childhood stunting: a population-based, cross-sectional study of half a million children in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Household air pollution from the incomplete combustion of solid cookfuels in low- and middle-income countries (LMICs) has been largely ignored as a potentially important correlate of stunting. Our objective was to examine the association between solid cookfuel use and stunting in children aged <5 y. METHODS: We used data from 59 LMICs' population-based cross-sectional demographic and health surveys; 557 098 children aged <5 y were included in our analytical sample. Multilevel logistic regression was used to examine the association between exposure to solid cookfuel use and childhood stunting, adjusting for child sex, age, maternal education and number of children living in the household. We explored the association across key subgroups. RESULTS: Solid cookfuel use was associated with child stunting (adjusted OR 1.58, 95% CI 1.55 to 1.61). Children living in households using solid cookfuels were more likely to be stunted if they lived in rural areas, the poorest households, had a mother who smoked tobacco or were from the Americas. CONCLUSIONS: Focused strategies to reduce solid cookfuel exposure might contribute to reductions in childhood stunting in LMICs. Trial evidence to assess the effect of reducing solid cookfuel exposure on childhood stunting is urgently needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».