Modeling the Predictors of Stunting in Ethiopia: Analysis of 2016 Ethiopian Demographic Health Survey Data (EDHS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the continued effort to address malnutrition, there is a minimal reduction in the rate of stunting in developing countries including Ethiopia. Nutritional and socioeconomic factors have not been assed using a rigorous analysis so far. Therefore, this study aims to model the effect of nutritional and socioeconomic predictors using 2016 Ethiopian Demographic health survey. Methods This study is a secondary of data analysis of the 2016 EDHS survey. 7909 children of age 6-59 months were included. Descriptive statistics using frequency and percentage for categorical data and mean and standard deviation for metric data were conducted. Linearity, confounding and multicolinearity were checked. Bivariable and multivariable logistic regression were carried out. Odds ratio and 95% confidence interval were calculated. Receiver operative curve was built to estimate the sensitivity and specificity of the model. Result The study identified as 39.2% of children included to this analysis were stunted. 76.47%, 84.27%, 92.62% of the children did not consume fruits and vegetables, legumes and lentils, and meat and its products respectively. Children aged 24 month to 59 months were at 9.71 times higher risk of being stunted compared to younger children of age 6-24 months old (AOR: 9.71; CI: 8.07, 11.6 children) with weights below 9.1 kilogram were at 27.86 odds of being stunted compared to those weight of 23.3 kg and above. Moreover, mothers below 150 cm tall (AOR: 2.01; CI: 1.76, 2.5), living in a rural area (AOR: 1.3, CI: 1.09, 1.54) and being male (AOR: 1.4; CI: 1.26, 1.56) were associated with stunting. Predictive ability of the model was 77% correctly such pair of observation. Conclusion The model indicates that being born male, being from a mother of short stature, living in the rural area, small child size, mother with mild anemia, being from a husband with no education or primary education only, having low weight, and reaching age above 24 months increases the likelihood of stunting. On the other hand, being born of an overweight or obese mother decreases the likelihood of stunting.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».