Basic determinants of child linear growth outcomes in sub-Saharan Africa: a cross-sectional survey analysis of positive deviants in poor households
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Childhood malnutrition is a significant public health problem confronting countries across the globe. Although there is evidence of a downward trend in undernutrition globally, sub-Saharan Africa did not experience significant improvement in the past decades. This study investigated the basic determinants of linear growth among children living in poor households. We analysed a nationally representative sample of children aged 0–59 months (N = 24,264). The study countries were Ghana, Kenya, the Democratic Republic of Congo (DRC), Nigeria, and Mozambique. The child’s height-for-age Z-scores (HAZ), categorised into HAZ > − 2 standard deviations (SD) (not stunted) and HAZ < − 2 SD (stunted) was the outcome variable of interest. We used logistic regression as our analytical strategy. In DRC, Ghana, Kenya and Nigeria, maternal years of schooling was associated with positive linear growth among children living in poor households. In Ghana and DRC, four antenatal visits had a positive effect on better linear growth, while in Nigeria, healthy maternal body mass index (kg/m2) had a positive effect on child's linear growth. The putative socio-demographic determinants investigated in our study can promote the linear growth of children living in poor households. Interventions aimed at fostering linear growth among children living in poverty should focus on enhancing these factors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».