Spatial variations and determinants of childhood diarrhea management in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the variability of community-based and determinants of childhood diarrhea management including rehydration and feeding therapies using the 2016 Uganda Demographic and Health Survey, UDHS (N = 2,923). The study utilized the Bayesian model and geo-statistical techniques with location (district) and nonlinear metrical attributes (mother’s and child’s age) to gain a better understanding of childhood diarrhea management. The results show that 45% and 58% of under-5 children received less than the usual amount of fluid and food, respectively, during diarrheal episodes. However, the findings indicate that the prevalence of diarrhea among under-5 children does vary spatially within and between subregions and districts of Uganda. The fixed effects show that the covariates have no significant influence on rehydration therapy. However, the wealth index, family size, and number of under-5 children in a household have a significant impact on feeding therapy for children with diarrhea. In general, the results indicate that geography has a significant effect on the rehydration therapy, while both geography and socioeconomic variables have a significant influence on feeding therapy on under-5 children with diarrhea. These findings can support policymakers to identify subregions and districts with ineffective practices and policy strategies to better address the spatial variations and determinants of diarrhea management in Uganda.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».