Ethnicity and Socioeconomic Factors Are Associated with Poor Nutritional Status in Female Tea Plantation Workers from Rural India
Notice bibliographique
Résumé
Poor nutritional status is a major challenge for rural Indian women. The objective of the present study was to determine the association between the socioeconomic and nutritional status of female tea plantation workers from West Bengal, India. Methods This cross‐sectional survey collected data on the nutritional and socioeconomic status of 246 female tea plantation workers from Panighata tea garden, West Bengal. The participants were non‐pregnant female estate workers of Adivasi and Nepali ethnic groups who were full‐time, experienced, permanently employed tea pickers. Poor nutritional status or underweight was defined as BMI <18.5 wt/ht 2 (kg/m 2 ). Results The prevalence of underweight was 57% and 17% in Adivasi and Nepali, respectively. The estimated odds (OR [95% CI]) of being underweight was 6.5 times greater in Adivasi compared to Nepali women (OR=6.5 [3.6, 11.7]; p=<0.0001). The odds of being underweight when toilet facilities were present were 70 percent lower than when the toilet facilities were not available (OR = 0.3 [0.1, 0.6]; p=0.002). Similarly, being underweight was negatively associated with the literacy of the spouse (OR = 0.3 [0.1, 0.7]; p=0.004). The effect of ethnicity on nutritional status was still significant after controlling for socioeconomic variables (OR=2.7 [1.1, 6.9]; p=0.03). Conclusions Poor socioeconomic status and exposure to poor sanitation challenge the health of rural Indian women. Ethnicity is an additional barrier affecting the nutritional status of these tea plantation workers with the Adivasi tribal population at the greatest risk for underweight. To improve women's nutritional situation in rural India, it is important to implement comprehensive nutritional, educational, and health programmes considering the ethnic diversity along with the existing rural development policies and programmes. Support or Funding Information Supported by the Mathile Institute for the Advancement of Human Nutrition and the Micronutrient Initiative
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».