Drivers of stunting and wasting across serial cross-sectional household surveys of children under 2 years of age in Pakistan: potential contribution of ecological factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of direct and indirect drivers on linear growth and wasting in young children is of public health interest. Although the contributions of poverty, maternal education, empowerment, and birth weight to early childhood growth are well recognized, the contribution of environmental factors like heat, precipitation, agriculture outputs, and food security in comparable datasets is less well established. OBJECTIVES: This study aims to investigate the association of length-for-age z-score (LAZ) and weight-for-length z-score (WLZ) with various indicators among children aged under 2 y in Pakistan using representative household-level nutrition surveys and ecological datasets. METHODS: Using geo-tagged metadata from Pakistan's 2011 and 2018 National Nutrition Surveys, anthropometric data from 29,887 children (9231 from 2011 and 20,656 from 2018) were analyzed. Dietary intake and food security data for 140 districts were linked to gridded data on temperature, precipitation and soil moisture, and district measures of agriculture production of edible crops. Multiple linear regressions assessed factors associated with LAZ and WLZ in index children. RESULTS: LAZ was positively associated with improved socioeconomic conditions (β = 0.06), food security (β = 0.10), birth size (β = 0.26), maternal age (β = 0.02), body mass index (β = 0.02), height (β = 0.02), and dietary score (β = 0.03). Negative associations with LAZ were found for increased temperature, precipitation, diarrhea, household crowding, and parity. Similar patterns were observed with WLZ for higher surface temperatures and precipitation was associated with declines in linear growth, alongside increased diarrhea prevalence and higher maternal parity. CONCLUSIONS: Apart from recognized multifactorial drivers of stunting and wasting among children such as poverty, food insecurity, and maternal undernutrition, our analysis suggests the potential independent association with climatic factors such as heat and excess precipitation over time. These findings underscore the need for further research and the potential integration of climatic mitigation and adaptation with nutrition response strategies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».