Water-related factors and childhood diarrhoea in African informal settlements. A cross-sectional study in Ouagadougou (Burkina Faso)
Notice bibliographique
Résumé
Improved access to water is a key factor in reducing diarrhoeal diseases, a leading cause of death among children in sub-Saharan Africa. In terms of water access, sub-Saharan African cities are some of the worst off in the world, with 20% of populations supplied by an unimproved water source. This situation is even worse in informal settlement areas. Using cross-sectional data on access to water from a survey implemented in three informal neighbourhoods of the Ouagadougou Health and Demographic Surveillance System, logistic regressions are modelled to test the effect of different modalities of access to water on childhood diarrhoea. Our results show that the prevalence of diarrhoea in children is high: one-third of households with a child under 10 experienced an episode of childhood diarrhoea during the 2 weeks preceding the survey, even though 91% of the households surveyed have access to an improved water source. The results show that efforts to reduce childhood morbidity would be greatly enhanced by strengthening piped water access in informal settlement areas in Africa. In addition, this study confirms that, beyond the single measure of the main access to water, accurate variables that assess the accessibility to water are needed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».