Is stunting in children under five associated with the state of vegetation in the Democratic Republic of the Congo? Secondary analysis of Demographic Health Survey data and the satellite-derived leaf area index
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of stunting in the Democratic Republic of the Congo (DRC) is one of the highest globally. However, only a few studies have attempted to measure the association between stunting and vegetation, which is an important food source. The leaf area index (LAI) is an excellent measure for the vegetation state. Objective: This paper intended to measure the association between the LAI and stunting among children under five years of age in the DRC. Its aim was to better understand the boundary conditions of stunting and explore potential links to climate and environmental change. Methods: This paper adopts a secondary data analysis approach. We used data on 5241 children from the DRC Demographic Health Survey (DHS) 2013-2014, which was collected from a nationally representative cross-sectional survey. We used the satellite-derived LAI as a measure for the state of vegetation and created a 10-km buffer to extract each DHS cluster centroid's corresponding mean leaf-area value. We used a generalised mixed-effect logistic regression to measure the association between LAI and stunting, adjusting the model for mother's education, occupation and birth interval, as well as child's age and national wealth quintile. A height-for-age Z-score (HAZ) was calculated and classified according to WHO guidelines. Results: Children in communities surrounded by high LAI values have lower odds of being stunted (OR [odds ratio] = 0.63; 95% CI [confidence interval] = 0.47-0.86) than those exposed to low LAI values. The association still holds when the exposure is analysed as a continuous variable (OR = 0.84; 95% CI = 0.74-0.95).When stratified in rural and urban areas, a significant association was only observed in rural areas (OR = 0.6; 95% CI = 0.39-0.81), but not in urban areas (OR = 0.9; 95% CI = 0.5-0.5). Furthermore, the study showed that these associations were robust to LAI buffer variations under 25 km. Conclusions: Good vegetation conditions have a protective effect against stunting in children under five years of age. Further advanced study designs are needed to confirm these findings.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».