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Enregistrement W6930929971 · doi:10.5281/zenodo.14892298

Prevalence of stunning and associated factors among primary school children of lafoole erigavo sanag Somalia in 2023

2025· dissertation· en· W6930929971 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationPublic healthPrimary careCross-sectional studyBreastfeedingQuarter (Canadian coin)PregnancyCommunity health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT stunning is a measure of acute under nutrition and it may result from inadequate food intake or from a recent episode of illness that caused weight loss Stunting is a sign of chronic under nutrition that reflects failure to receive adequate nutrition over a long period and can also be affected by recurrent and chronic illness Under nutrition in children occurs due to the interplay of several factors, which include variables related to the maternal age, maternal education, poor feeding practice, maternal nutritional status, parity and multiple births, sex of the child, illness, birth interval immunization status, poor wealth status, large families, water and sanitation Factors has become a major public health problem especially in low resource settings there is a scarcity of evidence regarding prevalence and associated risk factors among school children in our study area. The aim of this study was to assess the prevalence of stunning and associated factors among in primary school’s children of lafoole erigavo sanag Somalia. This study shed light on the lafole primary and its prevention and control methods in Somalia.Data were collected by using a pre-tested structured questionnaire that was adopted form different literatures and it was translated into the local language (Somali version) furthermore it was translated back to English to check the consistency of the questionnaire. Respondents were parents/caregivers of the children identified in the study schools. After students were systematically selected from the schools, their household addresses were traced in the student’s parent database. Then data collectors went to the children’s house to interview parents/caretakers. Then data was exported to SPSS version 23 and for anthropometric data WHO Anthos+ was used to determine stunting and then analysis was done by SPSS 23. First descriptive analyses were done to explore the socio-demographic characteristics of the respondents. Factors for which significance bivariate association was observed and variables which yield p-value of <0.25 retained for subsequent analyses by using multiple logistic regressions to identify the associated factors of school child stunting. Variables which were less than 0.05 were taken subsequently on the second model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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