Trends in regional inequalities in childhood anemia in Ethiopia: evidence from the 2005–2016 Ethiopian Demographic and Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Globally, 269 million children aged 6–59 months were anemic in 2019. Of these, 103 million anemic children were from Africa. Childhood anemia is still a serious public health concern in SSA countries, including Ethiopia. In Ethiopia, the prevalence of childhood anemia largely varies by geographic administration regions. This study is aimed to examine trends in regional inequalities in childhood anemia in Ethiopia over the period 2005–2016. Method This cross-sectional study was based on a pooled total sample of 17,766 children aged 6–59 months drawn from three rounds of the Ethiopian Demography and Health Surveys (2005–2016). We employed multilevel binary logistic regression analysis to identify the determinants of childhood anemia among children aged 6–59 months. We also used Theil and multivariate decomposition analyses to examine the levels and trends in relative regional inequalities in childhood anemia. Result A combination of individual-, household- and community-level factors were significantly (p < 001) associated with childhood anemia. From the pooled data, the highest childhood anemia was observed in Somali (78.68%) followed by Afar region (72.76%) while the lowest childhood anemia was in Amhara (41.01%), Addis Ababa (42.64%) and SNNPR (44%) between 2005 and 2016. The total relative inequality declined from 0.620 in 2005 to 0.548 in 2016. Overall, one-third of change in regional inequalities in childhood anemia was due to the differential resulted from the difference in observable characteristics of the subjects. Conclusion Overall progress made in Ethiopia was very slow with only a 13.14% reduction in the relative regional inequalities in childhood anemia over 11 years. The present study underscores addressing the existing disparities in socioeconomic status, maternal anemia and maternal employment status between emerging and non-emerging regions to reduce regional inequality in childhood anemia.
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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».