Minimum acceptable diet and contributing factors among children aged 6–23 months in Afghanistan: insights from the 2022–2023 Multiple Indicator Cluster Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undernutrition among children is a public health concern in most low and middle-income countries (LMICs) and is associated with poor child growth and development. Knowledge about child feeding practices is needed for nutritional policies and programs. Hence, this study assessed the status of minimum acceptable diet (MAD) and its associated factors among children aged 6-23 months in Afghanistan. METHODS: This cross-sectional study was based on a secondary dataset of the 2022-2023 Afghanistan Multiple Indicator Cluster Survey (MICS 2022-23). Complete data from 7,876 children aged 6-23 months were analysed. The outcome variable was MAD and was defined according to the WHO and UNICEF recommendations and indicators for young child feeding practices. Bivariate and multivariate binary logistic regression analyses were used to identify factors associated with MAD. RESULTS: About 7.3% of children aged 6-23 months were fed with the recommended MAD. The likelihood of receiving MAD was higher in children aged 13-18 months [adjusted odds ratio (AOR) 2.01 (95%CI: 1.63-2.48)] and 19-23 months [2.11 (95%CI: 1.68-2.66)], in children belonging to households with higher wealth status [1.39 (95%CI: 1.04-1.87), 2.06 (95%CI: 1.51-2.82), and 3.07 (95%CI: 2.14-4.40) for the 3rd, 4th, and 5th quintile of wealth status, respectively], and in children living in rural areas [1.56 (95%CI: 1.21-2.01)]. On the other hand, the maternal age group 30-39 years [0.79 (95%CI: 0.64-0.96)] and non-institutional delivery [0.67 (95%CI: 0.54-0.83)] were associated with reduced odds of MAD. CONCLUSION: Our study revealed that a small percentage (7.3%) of children received MAD in Afghanistan. This emphasizes the need for policies and interventions aimed at the improvement of child feeding practices to ultimately lead to better child nutrition and health in Afghanistan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».