Sex inequality in early initiation of breastfeeding in 24 sub-Saharan African countries: A multi-country analysis of Demographic and Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Sustainable Development Goal (SDG) 3 aims at reducing neonatal and under-5 mortality to below 12 per 1000 and 25 per 1000 live births, respectively, globally by 2030. Studies have found that initiation of breastfeeding within one hour of birth and continuous breastfeeding for over 12 months can positively impact neonatal and infant health. However, there is evidence that the sex of a child may influence the breastfeeding practices of a mother. Thus, we examined sex inequality in early breastfeeding initiation in sub-Saharan Africa. MATERIALS AND METHODS: Data from Demographic and Health Surveys conducted in 24 sub-Saharan African countries between January 2010 and December 2019 were pooled and analysed. A total of 137,677 women of reproductive age (15-49 years) were considered in this study. Bivariate and multivariable regression analyses were performed, and the results were presented using crude odds ratio (cOR) and adjusted odds ratio (aOR) with statistical significance at a p-value less than 0.05. RESULTS: The highest inequality in early initiation of breastfeeding was reported in Togo with a difference of 5.21% between the female and male children, while the lowest inequality was reported in Guinea with 0.48% difference between the female and male children. A higher odds of breastfeeding within 1 hour was observed among female children [cOR = 1.05; 95%(CI = 1.02-1.09)] compared to male children, and this persisted after controlling for the confounders included in this study [aOR = 1.05; 95%(CI = 1.02-1.08)]. CONCLUSION: We found higher odds for early breastfeeding initiation of female children compared to male children in sub-Saharan Africa. To reduce breastfeeding initiation inequalities, programmes that educate and encourage early initiation of breastfeeding irrespective of the child sex should be promoted among mothers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».