Predisposing and Reinforcing Factors of Undernutrition Among 0-to 59-Months-Old Children in Rural Communities of Central Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Child undernutrition is a public health problem in Malawi. In 2015, about 23% of child mortality was linked to the phenomenon. Child undernutrition is more prevalent in rural areas and there is limited data to inform rural-specific programs. The aims of this study are to examine the prevalence and predisposing factors of undernutrition among 0–59 months-old children in rural central Malawi. Methods A cross-sectional study design was used. A total of 538 child/mother dyads were systematically selected from postnatal clinics. Anthropometric assessment techniques and socio-demographic questionnaire was used to collect data. Child Z-scores for anthropometric data were calculated using Anthro v3.2.2. Logistic regressions were used to determine correlates of undernutrition. Results The rates of stunting, underweight, and wasting were 42%, 11%, and 3%, respectively. In multivariable logistic regression models, limited access to safe water, and maternal exposure to intimate partner violence (IPV) were risk factors of child stunting (OR = 1.72, CI: 1.13–2.61) and (OR = 1.505, CI: 1.001–2.261) respectively. Child deworming, born at a low weight, and food insecurity were some of risk factors of child underweight (OR = 2.14, CI: 1.18–3.89), (OR = 2.41, CI: 1.23–4.71), and (OR = 1.89, CI: 1.01–3.51) respectively. Households that were near domestic water supply had low risk of registering wasted children (OR = 0.18, CI: 0.41–0.79). Conclusions Only the prevalence of child stunting is greater in central Malawi compared to national level. This study suggests that child nutrition planners in Dowa district should pay attention to water access, food security, child deworming, childbirth weight, and IPV.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».