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Enregistrement W4281747293 · doi:10.1371/journal.pone.0269279

Birth weight and nutritional status of children under five in sub-Saharan Africa

2022· article· en· W4281747293 sur OpenAlexaff
Richard Gyan Aboagye, Bright Opoku Ahinkorah, Abdul‐Aziz Seidu, James Boadu Frimpong, Anita Gracious Archer, Collins Adu, John Elvis Hagan, Hubert Amu, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesUniversität Bielefeld
Mots-clésWastingUnderweightMalnutritionLow birth weightMedicineBirth weightOdds ratioDemographyLogistic regressionEnvironmental healthPediatricsBody mass indexOverweightPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Over the past three decades, undernutrition has become a major cause of morbidity and mortality among children under five years globally. Low birth weight has been identified as a risk factor for child morbidity and mortality, especially among children under five years in sub-Saharan Africa. There is, however, a paucity of empirical literature establishing the association between low birth weight and undernutrition in sub-Saharan Africa. We examined the association between birth weight and nutritional status of children under five in sub-Saharan Africa. METHODS: Our analyses were performed on a weighted sample of 110,497 children under five years from 32 countries in sub-Saharan Africa. Data were obtained from the Demographic and Health Surveys conducted from 2010 to 2019. We reported the prevalence of low birth weight and nutritional status (stunting, wasting, and underweight) for all the 32 countries using percentages. We used multilevel binary logistic regression to examine the association between birth weight and nutritional status (stunting, wasting, and underweight) of the children, controlling for covariates. The results of the regression analyses were presented using adjusted odds ratios (aOR) with 95% confidence intervals. Statistical significance was set at p<0.05. RESULTS: The prevalence of low birth weight was 5.4%, with the highest (13.1%) and lowest (0.9%) reportedin South Africa and Chad, respectively. The pooled prevalence of wasting, underweight, and stunting were 8.1%, 17.0%, and 31.3%, respectively. Niger had the highest prevalence of wasting (21.5%) and underweight (37.1%), whereas Burundi had the highest prevalence of stunting (51.7%). We found that children with low birth weight were more likely to be stunted [aOR = 1.68, 95% CI = 1.58-1.78], underweight [aOR = 1.82, 95% CI = 1.70-1.94], and wasted [aOR = 1.35, 95% CI = 1.20-1.38] after controlling for covariates. CONCLUSION: Our study has demonstrated that low birth weight is a key determinant of undernutrition among children under five in sub-Saharan Africa. Policymakers need to give special attention to improving the nutritional status of children under-five years in sub-Saharan Africa by implementing measures aimed at enhancing the weight of children. To accelerate progress towards the achievement of the Sustainable Development Goal 3.2 target of ending preventable deaths of newborns and under-five by 2030, it is imperative for countries in sub-Saharan Africa to intensify interventions aimed at improving maternal and child nutrition. Specific nutrition interventions such as dietary modification counselling should prioritized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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