Host Determinants of Diarrhea Incidence among Toddlers in Indonesia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Toddler diarrhea is a major Indonesian health concern. Toddler diarrhea rates differ in the 2021 SSGI data. West Sulawesi, NTB, and Maluku have the most diarrhea. This study investigates the causes of Indonesian toddler diarrhea. Objectives: This research is intended to systematically analyze host-related determinants that contribute to the occurrence of diarrhea in Indonesian toddlers from 2021 to 2025. Methods: PRISMA 2020 guided systematic reviews. Google Scholar, ScienceDirect, and PubMed provided data. Eight 2021–2025 studies examined Indonesian toddler diarrhea risk variables. Newcastle-Ottawa Scale and internal validation questions rated quality. Results: From the screening process, eight studies were determined to satisfy the inclusion criteria. The synthesis of these studies showed that several host characteristics, including toddler’s age, practice of exclusive breastfeeding, and immunization completeness, show a meaningful association with diarrhea prevalence among young children in Indonesia. Conclusion: Age, exclusive breastfeeding, and immunization status significantly affected Indonesian toddler diarrhea incidence, although nutritional condition and gender did not.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».