Sociodemographic Determinants of Nutritional Status in Children with Sickle Cell Anaemia in Benin City Edo State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nigeria has the highest burden of sickle cell anaemia (SCA) in Africa. Patients with SCA present with life-long complications in addition to growth failure. With comprehensive care, patients with SCA have improved survival and well-being, with some studies reporting overnutrition. This study aims to assess nutritional status and sociodemographic determinants in children with SCA. Methods: A descriptive cross-sectional study was carried out among children aged 1-16years attending the paediatric SCA clinics and their sex and age-matched controls. Anthropometric measurements were carried out to determine their nutritional status, and the data obtained were analyzed using SPSS software. The sociodemographic and relevant clinical information was obtained using a semi-structured questionnaire. Results: The majority (86%) of the children with SCA had normal height and weight, but the mean weight, weight for age z-score (WAZ), body mass index z-score (BMIZ) and height for age z-score (HAZ) were significantly lower than the HbAA controls. The mean WAZ was significantly higher in children from high socioeconomic class (SEC) and those whose mothers had tertiary education than those from lower educational statuses. Similarly, the mean HAZ was significantly higher in children from high SEC, tertiary maternal education and younger children. Conclusion: Most children with SCA have normal nutritional status despite significantly lower nutritional indicators compared to children with HbAA genotype. Higher educational status of mothers and SEC were associated with a significantly higher nutritional status among the subjects.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».