Social sector drivers and stunting reduction in Pakistan: A subnational analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor nutrition remains a problem in Pakistan, and despite economic growth, stunting reduction is slow with subnational variations. Generally, stunting prevalence is lower in Khyber Pakhtunkhwa (KP) and Northern Punjab than in Sindh and Balochistan. OBJECTIVES: Our study aimed to identify and explore key drivers and barriers underlying subnational changes in stunting between 2011 and 2018. METHODS: We used a mixed-methods approach to determine the drivers of and barriers to change in stunting [height-for-age z-score (HAZ) < -2], including Oaxaca-Blinder decomposition and multivariable hierarchical modeling, using representative household nutrition surveys in 2011 and 2018. These findings were triangulated with a literature review, program and policy analysis, and primary qualitative research to generate a narrative of change. RESULTS: National decline in stunting prevalence was limited (2011: 42.3%, 2018: 40.2%); however, progress varied between provinces with significant stunting declines in KP and Northern and Southern Punjab [0.49 standard deviation (SD) gain in HAZ between 2011 and 2018 (43.0% to 38.3%)]. Factors driving HAZ increases were improvements in socioeconomic status (0.13 SD), coverage of Pakistan's income support program targeting females (0.05 SD), and a combination of other direct and indirect health and nutrition investments (0.1 SD). Our policy analysis and qualitative findings also supported these findings by identifying poverty and increased food prices as a barrier to accessing nutritious foods. CONCLUSIONS: Although national progress in stunting reduction remains slow, regions of KP, Northern, and Southern Punjab have demonstrated significant reductions in child stunting prevalence between 2011 and 2018. Our analysis supports continued investments in social sector programs targeting females' health and status and strengthening the reach and quality of existing maternal and child health and nutrition programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».