Prevalence of and Factors Associated with Undernutrition in Southern Bangladesh: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Undernutrition is one of the main causes of child mortality and morbidity in Bangladesh. This study aimed to assess the prevalence and determinants of undernutrition among children aged six to fifty-nine months in the Jashore and Khulna districts of southern Bangladesh. Methods: The random sampling technique was used to select 400 children of 6–59 months of age. Data were collected through face-to-face interviews using a structured questionnaire and anthropometric measurements. The weight and height of children were taken using a digital weighing scale, measuring tape, and stadiometer following standard protocols. Children’s undernutrition was estimated by stunting, wasting, and being underweight. The logistic regression analyses were done to assess the factors associated with undernutrition. Results: The prevalence of stunting was 57% (95% CI: 52.1–61.8) which was positively associated with diarrhea, illiterate mothers, absence of sanitary latrine, and no antenatal care (ANC). The wasting prevalence was 13% (95% CI: 10.1–16.7) which remained directly associated with family size (≥6 members), low household income, and family planning methods. The rate of prevalence of underweight was 27.8% (95% CI: 23.6–32.3) which was significantly associated with illiterate mothers, low household income, family size (≥6 members), lack of pure drinking water, and complementary feeding started before six months. Stunting was more prevalent (74.7%) in the age group of 42–53 months compared to other groups, and boys (60.7%) were more stunted than their counterparts (52.9%). Conclusions: The magnitude of childhood undernutrition was high among the studied participants. Nutritional interventions should be implemented on the basis of significant factors in the local context to tackle this problem in Bangladesh effectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».