Drivers of anemia reduction among women of reproductive age in Uganda: a country case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Uganda, anemia prevalence among women of reproductive age (WRA) decreased from 41% in 2006 to 32% in 2016. The factors associated with this reduction are uncertain. OBJECTIVES: We conducted a systematic in-depth assessment of the quantitative and qualitative determinants of anemia among WRA in Uganda between 2006 and 2016. METHODS: Employing standard Exemplars in Global Health methodology, quantitative analyses were conducted using Uganda's Demographic and Health Surveys. Qualitative analyses included a comprehensive literature review, program analysis, and stakeholder interviews to identify and understand country-level enablers and barriers to WRA anemia decline in Uganda over the past 2 decades. A final Oaxaca-Blinder decomposition analysis (OBDA) evaluated the relative contribution of direct and indirect factors. RESULTS: Among nonpregnant women (NPW), mean hemoglobin (Hb) increased from 12.3 g/dL in 2006 to 12.6 g/dL in 2016 (P < 0.01), corresponding to a 9%-point decline in anemia prevalence during this time (from 40% to 31%). However, inequities by geographical region, household wealth, and women's educational attainment persisted. Key programs over the study period included food fortification, the Uganda Anemia Policy, and the Uganda Nutrition Action Plan (UNAP). Stakeholders also identified malaria control, family planning programs, and continued strengthening of Uganda's health care system as key enablers of anemia decline. Our OBDA explained 89% of the observed change in mean Hb, with family planning (27%), increased access to bednets (26%), household sociodemographics (17%), and improvement in women's overall nutrition (body mass index [BMI]: 15%) emerging as the most critical drivers of anemia decline among NPW in Uganda, corroborating our qualitative and policy analyses. CONCLUSIONS: To protect the hard-fought gains and continue improvements, WRA anemia prevention efforts in Uganda should remain focused on improving health care access especially within antenatal care and malaria control programs. Additionally, multisectoral collaborations and investments to empower women and poverty alleviation strategies need to be enhanced.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».