Socioeconomic inequalities in underweight children: a cross-sectional analysis of trends in West Africa over two decades
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study trends in socioeconomic inequalities in underweight children in West Africa, and specifically to analyse the concentration index of underweight inequalities and measure inequalities in the risk of being malnourished by household wealth index. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: The study used 50 Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicator Cluster Surveys conducted between 1999 and 2020 across 14 countries by the DHS and UNICEF. PARTICIPANTS: The study included 481 349 children under the age of 5 years. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The analysis used three variables: weight-for-age index, household wealth index and household residence. The inequality concentration index for underweight children and the relative risk of being underweight between 2000 and 2020 were calculated. RESULTS: The prevalence of underweight in West Africa showed a downward trend from 2000 to 2020. Nonetheless, the prevalence of underweight children under 5 years of age is still very high in West Africa compared with other sub-Saharan African countries, and the sustainable development objective is yet to be achieved. There was a wide disparity among countries and significant socioeconomic inequalities in underweight children within countries. The proportions of underweight children were concentrated in poor households in all countries in West Africa and over all periods. Socioeconomic inequalities in underweight children were more significant in countries where the prevalence of underweight was low. These inequalities were more pronounced in urban areas in West Africa from 2000 to 2020. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: There is a high concentration of socioeconomic inequalities in underweight children in disadvantaged households in West Africa.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».