Assessing Contributory Factors of Diarrhea Among Under‐Five Children in Bangladesh From 2006 to 2019 and Recent Increases: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: One-third of all child deaths in this country are caused by diarrhea. The burden of the disease appears to be increasing in recent years in Bangladesh. This study aimed to analyze the prevalence of diarrhea and identify the factors contributing to diarrheal diseases among children aged 0-5 years in Bangladesh from 2006 to 2019, to understand the recent increase in this serious health issue. Methods: In this study, using the data from the Multiple Indicator Cluster Survey (MICS), a total of 31,566, 23,402, and 24,686 children under five were included from, 2006, 2012, and 2019, respectively. Logistic regressions were applied to analyze the changes in factors influencing childhood diarrhea. Results: The results revealed a decline in diarrhea prevalence from MICS 2006 (7.1%) to MICS 2012 (3.9%). However, there was a sharp increase to 6.9% in MICS 2019. Notably, children aged 12-23 months exhibited consistently 2.22 times (adjusted odds ratio (AOR) = 2.22, 95% confidence interval (CI: 1.86-2.65), 5.24 times (CI: 2.51-10.95) and 3.36 times (CI: 2.67-4.22) higher likelihood of experiencing diarrhea compared to the older age group (48-59 months) in MICS 2006, 2012 and 2019, respectively. The mother's educational background also played a role, in MICS 2006, 2012, and 2019, children whose mothers had no or incomplete primary education had 1.48 (CI: 1.18-1.86), 1.07 (CI: 0.76-1.50), and 1.34 (CI: 1.06-1.69) times higher chances of diarrhea compared to children of mothers with secondary complete or higher education. Conclusion: Underweight status, geographical division, household wealth status, and unimproved and shared toilet facilities emerged as contributing factors of diarrhea among children aged 0-5 years. The findings underscore the importance of child nutrition, basic hygiene practices, and special care during the rainy season to mitigate the under-five mortality rate associated with diarrhea.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».