A mixed-methods study of the drivers of stunting reduction among children under five in Nigeria, 2008–2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although stunting reduction at the national level in Nigeria has been modest in recent decades, especially considering the country's rapid economic growth, there is much subnational variation. OBJECTIVES: The objective of this study was to identify the factors associated with declining stunting prevalence in those states in Nigeria where the most progress was made between 2008 and 2018. METHODS: This mixed-methods study included quantitative analysis of household survey data using regression-based Oaxaca-Blinder decomposition analysis to identify factors associated with a change in mean height-for-age z-score (HAZ) over time; deductive thematic analysis of qualitative data collected through key informant interviews and focus group discussions; and policy and program review. RESULTS: Improvement in child linear growth over the past decade is evident in exemplar states in both the north and south of Nigeria, driven largely by the same factors. Our modeling predicted 66% of the observed +0.25 increase in mean HAZ over time in exemplar states, with nearly 60% of the predicted increase associated with improvements in non-health sector factors: parental education (43%), household wealth (8%), and household sanitation (3%). Malaria prevention was associated with an additional 29% of the predicted HAZ change. Qualitative participants highlighted insecurity, poverty, and lower education levels in some parts of the country as barriers to improving child health and nutritional status, along with insufficient human resources for health despite an increase in the number of healthcare facilities in the country. Participants identified a range of policies and programs across multiple sectors as having likely contributed to the decline in stunting prevalence. CONCLUSIONS: A multisectoral approach to stunting reduction in Nigeria appears to have been key, with progress having been driven by both the health sector and, especially, non-health sector action.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».