The Determinants of Coexisting Anemia and Undernutrition Among Pregnant Women in Southern Ethiopia: A Multi-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Anemia and undernutrition are severe public health concerns in Ethiopia. These are the two most common nutritional disorders in pregnant women and frequently coexist. However, to our knowledge, there is little evidence of the coexistence of anemia and undernutrition among pregnant women. Therefore, this study aimed to examine the prevalence of coexisting anemia and undernutrition (CAU) and associated factors among pregnant women. Methods: A community-based cross-sectional study was conducted from 1 to 25 June 2024, on 515 pregnant women in the Hawela Lida district of Sidama, Ethiopia. We utilized a multi-stage sampling method to choose eligible study participants. A pre-tested and structured questionnaire was used to collect data via the online Open Data Kit mobile tool. We controlled the effect of confounders and clustering by using a multi-level mixed-effect modified Poisson regression analysis model. Results: The prevalence of CAU among pregnant women was 25.4% (95% CI: 21.9–28.9). The prevalence of CAU was associated with household food insecurity (adjusted prevalence ratio [APR]: 2.17; 95% CI: 1.43–3.28), training on model family (APR: 0.66; 95% CI: 0.45–0.96), inadequate dietary diversity (APR: 1.51; 95% CI: 1.18–1.95), and having poor knowledge of nutrition (APR: 1.55; 95% CI: 1.06–2.26) at individual levels. Low community-level women’s autonomy (APR: 6.19; 95% CI: 3.42–11.22) and community-level road accessibility (APR: 0.65; 95% CI: 0.43–0.98) were the identified determinants of CAU at the community level. Conclusions: One in four pregnant women had CAU in the study area. Household food insecurity, inadequate dietary diversity, and poor nutrition knowledge were associated with an increased likelihood of CAU, while participation in model family training and improved road accessibility were associated with reduced CAU. We have also indicated that low community-level women’s autonomy significantly increased the risk of CAU. Therefore, inter-sectorial collaboration should be required to comprehensively address CAU’s determinants at different levels. Additionally, any CAU prevention and intervention programs should provide model family training explicitly targeting women with poor nutritional knowledge and low autonomy in healthcare decision-making.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».