Determinants of childhood anaemia in India from 2005 to 2021: insights from the last three rounds of India National Family Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Anaemia is a global public health problem affecting 800 million women and children globally. Anaemia is associated with perinatal mortality, child morbidity and mortality, mental development, immune competence, susceptibility to lead poisoning, and performance at work. This paper used data from India National Family Health Surveys (INFHS) carried out in 2005-06, 2015-16 and 2019-21 to identify the factors associated with childhood anaemia among children, adjusting for a range of covariates. In NFHS rounds of 3 and 4 after adjusting for standard covariates, in the probit model, it was found according to marginal effects, the probability of children being anaemic in urban areas is lower. Those belonging to the scheduled tribes have a higher probability of being anaemic in the two survey rounds of NFHS-3 and NFHS-4. Literate mothers were found to have a lower probability of anaemia in their children. In NFHS-5, in the binary logit model after adjusting for standard covariates, it was found that those belonging to the scheduled tribes were 1.348 times more likely to be anaemic compared to the scheduled castes. Maternal education was another significant factor determining the likelihood of being anaemic. Literate mothers were less likely to have anaemic children. This study provides crucial insights into the dynamic nature of childhood anaemia in India, utilizing data from three decades of NFHS surveys. It highlights the need for comprehensive interventions addressing socio-economic determinants, education of women, and behaviour change interventions to mitigate the burden of childhood anaemia in India.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».