Exclusive breastfeeding practices in Afghanistan: evidence from the 2022–2023 multiple indicator cluster survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National prevalence estimates of exclusive breastfeeding practices could serve as the basis for future policy efforts and specific interventions. However, little is known about the prevalence and factors associated with exclusive breastfeeding practices in Afghanistan. This study aims to determine the prevalence and factors associated with exclusive breastfeeding practices among infants aged 0-5 months in Afghanistan. METHODS: Multiple Indicator Cluster Survey (MICS) data collected between 2022 and 2023 were used for this analysis. Data from 3,141 mother-infant dyads were included in the study. The outcome variable was exclusive breastfeeding (EBF), defined as the proportion of infants 0-5 months of age who were fed only breast milk in the past 24 h. Binary logistic regression models were applied to examine the likelihood of EBF across the categories of independent variables. RESULTS: In the studied population, 67.0% (95%CI 65%-69%) of the infants were exclusively breastfed. The likelihood of EBF was higher in infants born to mothers with secondary or higher education [AOR = 1.35, 95%CI 1.04-1.76] and in infants with timely initiation of breastfeeding [AOR = 1.25, 95%CI 1.07-1.46]. However, the female sex of the infant was associated with lower odds of EBF practices [AOR = 0.83, 95%CI 0.72-0.97]. CONCLUSION: The practice of exclusive breastfeeding is at a good level (67%) in Afghanistan. Higher maternal education level, timely breastfeeding initiation, and being a male infant increased the likelihood of EBF practices. Policy efforts and interventions focused on these factors could enhance EBF practices in Afghanistan.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».