Exploring the double burden of malnutrition at the household level in the Philippines: Analysis of National Nutrition Survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the Philippines, the rising prevalence of obesity and related chronic diseases alongside persistent undernutrition presents a complex public health challenge. Understanding the patterns and dynamics of this 'double burden of malnutrition' (DBM) is crucial for developing effective intervention strategies. However, evidence of the occurrence of undernutrition and overnutrition within the same household is currently lacking. METHODS: Using cross-sectional data from the 2013 Philippines National Nutrition Survey this study examined the prevalence of different typologies of household-level DBM from an analytical sample of 5,837 households and 25,417 individuals. Multivariable logistic regression was performed to identify factors associated with overall occurrence of intrahousehold DBM. RESULTS: The overall prevalence of double burden households was 56% based on a comprehensive definition. The most common typology of intrahousehold DBM characterized in this study (% of all households) comprised households with at least one adult with overnutrition and at least one separate adult with undernutrition. Household size, wealth quintile, food insecurity, and household dietary diversity were all associated with household-level DBM. Double burden households were also influenced by head of household characteristics, including sex, level of education, employment status, and age. CONCLUSIONS: The findings from this study reveal that the coexistence of overnutrition and undernutrition at the household level is a major public health concern in the Philippines. Further comprehensive assessments of household-level manifestations of the DBM are needed to improve our understanding of the trends and drivers of this phenomenon in order to develop better targeted interventions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».