Prevalence and social determinants of breastfeeding practices in urban slums and urban non-slum areas in India: A comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how the prevalence and determinants of breastfeeding practices differ between urban slum areas, where living conditions are stringent, and urban non-slum areas, which have relatively more resources, is key to context-specific interventions. We conducted a comparative analysis to investigate the prevalence of breastfeeding practices in the urban slum and urban non-slum areas of India. We also used the socio-ecological framework to assess the individual, community, and policy-level correlates of breastfeeding practices. Secondary analysis of data from the National Family and Health Survey (2015-2016) in India was conducted to estimate the prevalence of early breastfeeding initiation and exclusive breastfeeding of children living in urban slum and urban non-slum areas, and the prevalence estimates were further stratified by the seven states where slums were sampled. Multilevel logistic regression analysis was used to examine the correlates of breastfeeding practices. Early breastfeeding initiation was significantly higher in the urban slum areas (50.4%) compared to urban non-slum areas (37.4%). In contrast, exclusive breastfeeding was lower in urban slums (50.1%) than in urban non-slum areas (55.8%). At the individual level in urban slum areas, preceding birth of more than 24 months was associated with early initiation of breastfeeding. At the policy level, child delivery at the health facilities was associated with early initiation of breastfeeding in the urban non-slum areas. The study showed that breastfeeding practices need to be urgently addressed in both the urban slum and urban non-slum areas, and policy-level factors such as health care facilities should be considered in designing effective interventions.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».