Nutritional Challenges among African Refugee and Internally Displaced Children: A Comprehensive Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children's nutrition in Africa, especially among those displaced by conflicts, is a critical global health concern. Adequate nutrition is pivotal for children's well-being and development, yet those affected by displacement confront distinctive challenges. This scoping review seeks to enhance our current knowledge, filling gaps in understanding nutritional and associated health risks within this vulnerable population. OBJECTIVE: We conducted a scoping review of the literature on the nutritional status and associated health outcomes of this vulnerable population with the goal of informing targeted interventions, policy development, and future research efforts to enhance the well-being of African refugee and internally displaced children. METHODS: This scoping review adopted Arksey and O'Malley (2005)'s methodology and considered studies published between 2000 and 2021. RESULTS: Twenty-three published articles met the inclusion criteria. These articles highlighted a wide variation in the levels of malnutrition among African refugee/internally displaced (IDP) children, with the prevalence of chronic malnutrition (stunting) and acute malnutrition (wasting) ranging from 18.8 to 52.1% and 0.04 to 29.3%, respectively. Chronic malnutrition was of 'high' or 'very high' severity (according to recent WHO classifications) in 80% of studies, while acute malnutrition was of 'high' or 'very high' severity in 50% of studies. In addition, anemia prevalence was higher than the 40% level considered to indicate a severe public health problem in 80% of the studies reviewed. CONCLUSION: In many settings, acute, chronic, and micronutrient malnutrition are at levels of great concern. Many countries hosting large, displaced populations are not represented in the literature, and research among older children is also lacking. Qualitative and intervention-focused research are urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».