Drivers of malnutrition among late adolescent and young women in rural Pakistan: a cross-sectional assessment of the MaPPS trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to characterise the burden of malnutrition and assess how underlying determinants at the structural and intermediary levels contributed to malnutrition among late adolescent and young women in rural Pakistan. DESIGN: Cross-sectional enrolment data assessment. SETTING AND PARTICIPANTS: This study was conducted using data from adolescent and young women (n=25 447) enrolled in the Matiari emPowerment and Preconception Supplementation Trial, collected from June 2017 to July 2018 in Matiari District, Pakistan. The WHO-based cut-offs were applied to anthropometric measures to estimate body mass index (BMI) categories (underweight, overweight, obese) and stunting. Hierarchical models were generated to evaluate the association between the determinants with BMI categories and stunting among late adolescent girls and young women, respectively. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The main outcomes of interest were BMI categories and stunting. Explanatory variables included measures of socioeconomic status, education, occupation, health, well-being, food security, empowerment and food practices. RESULTS: Regardless of age group, the prevalence of underweight was high (36.9%; 95% CI 36.3% to 37.5%). More late adolescent girls were underweight, while more young women were overweight/obese (p<0.001). Stunting affected 9.2% (95% CI 8.9% to 9.6%) of participants, of which 35.7% were additionally underweight and 7.3% overweight/obese. Compared with those in the normal weight category, those underweight were more likely to be impoverished and less empowered. Those overweight/obese were more likely to be from a higher wealth quintile and food secure. Increased education level and food security were associated with reductions stunting risk. CONCLUSIONS: This study informs the data gap and need for comprehensive research on adolescent nutritional status. Findings suggest factors related to poverty played an important, underlying role in undernutrition among participants. Commitment to improving the nutritional status of all adolescent and young women in Pakistan will be critical given the observed burden of malnutrition. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03287882.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».