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Enregistrement W4311931398 · doi:10.11604/pamj.2022.43.45.32820

Factors associated with childhood chronic malnutrition in West and Central Africa: a scoping review

2022· review· en· W4311931398 sur OpenAlexaff
Pengdewendé Maurice Sawadogo, Drissa Sia, Éric Tchouaket Nguemeleu, Jean-François Kobiane, Yentéma Onadja, Stéphanie Robins

Notice bibliographique

RevuePan African Medical Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionCINAHLScopusEnvironmental healthMEDLINEPublic healthVulnerability (computing)GerontologyPediatricsPsychological interventionNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic malnutrition is a major public health concern that is the focus of a large body of scientific research. However, there is no synthesis of knowledge about the factors associated with this disease in West and Central Africa, where its prevalence is particularly high. We conducted a systematic search for scientific articles published between January 1, 2000, and October 15, 2020, that focus on chronic malnutrition in children in West and Central Africa. We queried CAIRN, PubMed, CINAHL, MEDLINE, Scopus, and Google Scholar databases for this purpose. The search process followed the recommendations of Arksey and O´Malley. Items reported in this review follow the PRISMA-ScR guidelines. Sixty articles involving children from a total of twenty (20) countries, mainly Ghana and Nigeria, were included in the final analysis. The data used were predominantly cross-sectional and were mainly drawn from demographic and health surveys. The analysis revealed that chronic malnutrition in children is associated with sociocultural, economic, and healthcare factors related to the characteristics of children, mothers, households, and communities. The association with children´s vulnerability to disease, maternal education, purchasing power, and autonomy need to be further investigated in West and Central Africa. Further analysis using longitudinal data is also needed to better understand the factors associated with chronic malnutrition in West and Central Africa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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