Prevalence and associated factors of undernutrition among adolescents in India: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undernutrition is a major public health challenge among Indian adolescents in India where 253 million of them are in the age group of 10-19 years. In spite of several intensive efforts through various program interventions and care, research studies find a less encouraging improvement in nutritional scenarios. The present systematic review aimed to determine the pooled prevalence and associated factors of undernutrition (stunting and underweight) among Indian adolescents. METHODS: We searched e-databases of MEDLINE/PubMed, EMBASE, Google Scholar, and Cochrane library for the period between the years 2000 and 2021. The peer-reviewed and empirical studies analyzing the prevalence of undernutrition among Indian adolescents and its associated factors were eligible for inclusion. The quality of the study reports included in the review was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. The random-effect model with the Dersimonian and Laird method, at 95% confidence intervals, was used for estimating the overall effect. Subgroup analysis was conducted to investigate the possible sources of heterogeneity. Publication bias was assessed through visual examination of funnel plots and objectively by Egger's regression test. RESULTS: A total of forty eligible studies with a pooled sample size of 67,865 adolescents were included to determine the prevalence of undernutrition among adolescents in India. The pooled prevalence of stunting and underweight in India was 41.1% (95% CI: 35.9, 46.0) and 32.6% (95% CI: 26.8, 37.1) respectively. It was also found that the rate of stunting prevalence was high among late adolescents and underweight was high among early adolescents. Age, gender, income, family size, caste, parental education, and occupation were the significant associated factors of the prevalence of stunting and underweight among adolescents in India. CONCLUSION: The prevalence of stunting and underweight among adolescents is still a high concern in India. The results of this review posit the need of an integrated effort to reduce undernutrition in India and identify research priorities in this field.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».