The Association between Water, Sanitation, Hygiene, and Child Underweight in Punjab, Pakistan: An Application of Population Attributable Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Access to safe drinking water, sanitation, and hygiene (WASH) facilities is crucial for health and human rights, impacting nutrition and weight. Methods: Multiple Indicators Cluster Survey (MICS) 2017-18 has been used in this study to examine the association between WASH and underweight, alongside other factors. Analysis included descriptive statistics, association tests, logistic regression, and population-attributable fractions (PAF). Results: According to results child were 1.8, 1.1 and 1.04 times less likely to be underweight if they had access to improved source of drinking water, improved sanitation and hygiene facilities respectively. The likelihood of child being underweight reduces by 1.4, 1.89, 2.01 and 2.55 times if the household wealth status increases from poorest to second, middle, fourth and richest wealth quintiles, respectively. As the mothers' education level increases from no schooling to primary, middle, secondary, and higher level, the possibility of child being underweight reduces by 1.22, 1.24, 1.60 and 2.01 times, respectively. Moreover, the likelihood of a child being underweight decreases as the education level of the household head improves. If maternal age is less than 20 or more than 35 years the likelihood of the child being underweight is increased by 1.074 and 1.121 times, respectively. A child is 1.1 times more likely to be underweight if birth spacing is less than 2 years. A child's risk of being underweight decreases by 1.1 times if they have not experienced diarrhea. A child who has never been breastfed has 1.3 times higher risk of being underweight. The results of Population Attributable Fraction (PAF) indicate that holding the other factors constant, approximately 36.46% burden of underweight was preventable by access to improved drinking water, sanitation, and hygiene practices. Conclusion: Comprehensive strategy is needed that focuses on improving access to safe drinking water, sanitation infrastructure, and hygiene behaviors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».