Contribution of socio-economic and demographic factors to the trend of adequate dietary diversity intake among children (6–23 months): evidence from a cross-sectional survey in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study aims to estimate the factors contributing to the change adequate diversified dietary intake (ADDI) from 2005-06 to 2015-16 among children aged 6-23 months in India. METHODS: A cross-sectional study was conducted using a large representative survey data. Data from the National Family Health Survey 2005-06 and 2015-16 was used. The effective sample size for the present study was 14,422 and 74,132 children aged 6-23 months in 2005-06 and 2015-16, respectively. The outcome variable was minimum adequate dietary diversity intake. Binary logistic regression was used to evaluate the factors associated with ADDI. Additionally, the Fairlie method of decomposition was used, which allows quantifying the total contribution of factors explaining the decadal change in the probability of ADDI among children aged 6-23 months in India. RESULTS: There was a significant increase in ADDI from 2005-06 to 2015-16 (6.2%; p < 0.001). Additionally, compared to the 2005-06 years, children were more likely to have ADDI [AOR; 1.29, CI: 1.22-1.35] in 2015-16. Mother's education explained nearly one-fourth of the ADDI change among children. Further, the regional level contribution of 62.3% showed that the gap was widening across regions between the year 2005-06 and 2015-16 in ADDI among children. The child's age explained 5.2% with a positive sign that means it widened the gaps. Whereas the household wealth quintile negatively contributed and explained by -5.2%, that means between the years the gaps has reduced in ADDI among children aged 6-23 months. CONCLUSION: Our findings indicate that increasing awareness of the use of mass media and improving the education levels of mothers would be beneficial for adequate dietary diversity intake among children aged 6-23 months. Investments should support interventions to improve overall infant and young children feeding practices in India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».