A mixed-methods study of the drivers of stunting reduction among children under-5 in Sierra Leone, 2005–2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood stunting prevalence declined dramatically in Sierra Leone after the end of the civil war in 2002, despite major challenges of postwar recovery and the West Africa Ebola epidemic in 2014-2016. OBJECTIVES: This study aims to identify the factors associated with declining stunting prevalence among children under-5 in Sierra Leone between 2005 and 2017. METHODS: Mixed methods including literature review, primary qualitative research, narrative policy and program review, and secondary analysis of household survey data on children under-5 with valid height-for-age z-scores (HAZ) (n = 4915 in 2005, n = 7736 in 2010, and n = 11,447 in 2017), including Oaxaca-Blinder decomposition analysis. RESULTS: Under-5 stunting prevalence declined from 46.9% in 2005 to 26.4% in 2017 and mean HAZ increased from -1.75 to -1.13, with some narrowing of inequalities in child growth by wealth, maternal education, and sex, but not between urban and rural children. Stakeholders highlighted several policies and programs that evidenced government commitment to improving maternal and child health and nutrition and likely contributed to improved child growth over time, including the Free Health Care Initiative introduced in 2010. Our quantitative modeling predicted only 29% of the observed 0.62 HAZ increase over the study period but highlighted expanded coverage of antenatal care, increased urbanization, and increased household wealth as key drivers of nutritional change over time. CONCLUSIONS: Rapid reduction in under-5 stunting in Sierra Leone coincided with strong economic growth and declining urban poverty, along with high-profile health and development policies supported by external partners that targeted and/or benefited poorer and rural populations especially. Had the Ebola and COVID-19 epidemics not occurred, positive pre-2014 trajectories in child growth and other maternal and child health and nutrition outcomes in Sierra Leone may well have continued, yielding gains even larger than those observed over the study period.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».