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Enregistrement W4405674976 · doi:10.4103/dshmj.dshmj_43_24

Potential Factors Associated with Undernutrition in Children Under 5 years and its Patterns in Bangladesh: Insights from Four Cross-Sectional Studies

2024· article· en· W4405674976 sur OpenAlexaff
A H M Musfiqur Rahman Nabeen, Md. Akhtarul Islam, Md. Abdus Salam Akanda, Julia L. Sharp

Notice bibliographique

RevueDr Sulaiman Al Habib Medical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightWastingMalnutritionCross-sectional studyMedicineConfidence intervalSocioeconomic statusLogistic regressionOdds ratioDemographyEnvironmental healthPediatricsBody mass indexPopulationOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Undernutrition in children under 5 years of age is one of the most important measurements of assessing the excellence of human life as it confirms healthy growth in early childhood. The main objective of this study is to understand the potential patterns and factors of undernutrition in children under 5 years of age in Bangladesh from 2007 to 2017. Methods: Four cross-sectional rounds of data from the Bangladesh Demographic and Health Survey (2007, 2011, 2014, and 2017) were used for this study. The ordinal logistic regression model was applied to explore the association between selected factors and undernutrition status (stunting, wasting, and underweight). Results: For stunting, the age of the child emerged as a significant factor. Between 2007 and 2017, older children (12–59 months) consistently exhibited a higher likelihood of severe stunting. In 2017, children aged 48–59 months had an odds ratio (OR) of 1.61 [confidence interval (CI): 1.34, 1.94] compared to those aged 0–11 months, a decrease from 3.04 (CI: 2.50, 3.71) in 2007. Regional disparities were notable, with children from the Sylhet division increasingly at risk. The OR for Sylhet rose from 1.02 (CI: 0.85, 1.22) in 2007 to 1.66 (CI: 1.35, 2.04) in 2017. In addition, socioeconomic factors shifted over time: OR for the poorest households decreased from 1.45 (CI: 1.21, 1.74) in 2007 to 1.18 (CI: 0.99, 1.42) in 2017, while children of mothers with higher education saw a consistent effect, with OR of 0.55 (CI: 0.38, 0.77) in 2007 and 0.49 (CI: 0.37, 0.66) in 2017. Over the survey years 2007, 2014, and 2017, girls were consistently less likely to be wasted than boys. In 2007, OR for girls was 0.86 (CI: 0.74, 0.99), slightly decreasing to 0.81 (CI: 0.68, 0.96) in 2017. Children of mothers with higher education were also less likely to be wasted compared to those of mothers without education. OR for children of mother with higher education was 0.79 (CI: 0.52, 1.20) in 2007, decreasing to 0.51 (CI: 0.35, 0.75) in 2017. In 2017, children aged 48–59 months had an OR of 1.84 (CI: 1.51, 2.24) for being underweight compared to those aged 0–11 months, slightly lower than the OR of 2.10 (CI: 1.75, 2.53) in 2007. In addition, in 2017, children from the richest families had OR of 0.68 (CI: 0.53, 0.87), consistent with that of 0.65 (CI: 0.52, 0.80) observed in 2007. Conclusion: These findings underscore the importance of targeted interventions addressing the specific needs of older children, those from low-income families, and regions with persistent disparities. Strengthening educational initiatives, enhancing nutritional programs, and promoting equitable healthcare access are crucial for sustaining the progress in reducing undernutrition in children under 5 years in Bangladesh.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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