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Enregistrement W4311021432 · doi:10.1038/s41598-022-25160-y

Determinants of undernutrition among young children in Ethiopia

2022· article· en· W4311021432 sur OpenAlexaff
Biniyam Sahiledengle, Lillian Mwanri, Pammla Petrucka, Abera Kumie, Girma Beressa, Daniel Atlaw, Yohannes Tekalegn, Demisu Zenbaba, Fikreab Desta, Zinash Teferu, Debebe Wordofa, Kenbon Seyoum, Degefa Gomora, Getahun Negash, Kingsley Agho

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastingUnderweightMalnutritionMedicineAnthropometryConfidence intervalOdds ratioLogistic regressionDemographyPsychological interventionCross-sectional studyPediatricsMalnutrition in childrenEnvironmental healthBody mass indexOverweightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethiopia is one of the countries in sub-Saharan Africa with the highest burden of childhood undernutrition. Despite the high burden of this scourge, little is known about the magnitude and contributing determinants to anthropometric failure among children aged 0-23 months, a period regarded as the best window of opportunity for interventions against undernutrition. This study examined factors associated with undernutrition (stunting, wasting, and underweight) among Ethiopian children aged 0-23 months. This study used a total weighted sample of 2146 children aged 0-23 months from the 2019 Ethiopian Mini Demographic and Health Survey. The data were cleaned and weighted using STATA version 14.0. Height-for-age (HFA), weight-for-height (WFH), and weight-for-age (WFA) z-scores < - 2 SD were calculated and classified as stunted, wasting, and underweight, respectively. Multilevel mixed-effects logistic regression models adjusted for cluster and survey weights were used. Adjusted odds ratio (AOR) and 95% confidence interval (CI) were estimated. Statistical significance was declared at p < 0.05. The overall weighted prevalence of stunting, wasting, and underweight respectively were 27.21% [95% CI (25.32-29.18)], 7.80% [95% CI (6.71-9.03)], and 16.44% [95% CI (14.90-18.09)] among children aged 0-23 months in Ethiopia. Female children were less likely to be associated with stunting [AOR: 0.68, 95% CI (0.54-0.86)], wasting [AOR: 0.70, 95% CI (0.51, 0.98)], and underweight [AOR: 0.64, 95% CI (0.49, 0.83)] than their male counterparts. Conversely, older children aged 12-17 months [AOR: 2.22, 95% CI (1.52, 3.23)] and 18-23 months [AOR: 4.16, 95% CI (2.75, 6.27)] were significantly at an increased odds of becoming stunted. Similarly, the likelihood of being underweight was higher in older age groups: 6-11 months [AOR: 1.74, 95% CI (1.15, 2.63)], 12-17 months [AOR: 2.13, 95% CI (1.40, 3.24)], and 18-23 months [AOR: 4.08, 95% CI (2.58, 6.44)] compared with the children younger than 6 months. Lower wealth quintile was one of the other significant determinants of stunting and underweight. The study's findings indicated that the most consistent significant risk factors for undernutrition among children aged 0-23 months are: male sex, older age groups and lower wealth quintile. These findings emphasize the importance of strengthening nutrition-specific and sensitive interventions that address the immediate and underlying drivers of childhood undernutrition in early life, as well as targeting low-income households with male children, in order for Ethiopia to meet the Sustainable Development Goals (SDGs) 1,2 and 3 by 2030.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations46
Publié2022
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