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Enregistrement W7017388940

The Association between Water, Sanitation, Hygiene, and Child Underweight in Punjab, Pakistan: An Application of Population Attributable Fraction

2024· article· en· W7017388940 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightSanitationPopulationViet namHygienePublic healthLogistic regressionGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muhammad Nadeem,1 Mumtaz Anwar,2 Shahid Adil,3 Wajid Syed,4 Mahmood Basil A Al-Rawi,5 Ayesha Iqbal6,7 1Department of Economics, University of Education, Lahore, Vehari Campus, Pakistan; 2School of Economics, University of the Punjab, Lahore, Pakistan; 3Punjab Resource Improvement and Digital Effectiveness (PRIDE) Project, Planning and Development Board, Government of the Punjab, Punjab, Pakistan; 4Department of Clinical Pharmacy, College of Pharmacy, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia; 5Department of Optometry, College of Applied Medical Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia; 6Division of Pharmacy Practice and Policy, School of Pharmacy, University of Nottingham, Nottingham UK; 7Faculty of Medicine and Dentistry, University of Alberta, Edmonton, CanadaCorrespondence: Muhammad Nadeem, Email muhammad.nadeem@ue.edu.pkBackground: Access to safe drinking water, sanitation, and hygiene (WASH) facilities is crucial for health and human rights, impacting nutrition and weight.Methods: Multiple Indicators Cluster Survey (MICS) 2017– 18 has been used in this study to examine the association between WASH and underweight, alongside other factors. Analysis included descriptive statistics, association tests, logistic regression, and population-attributable fractions (PAF).Results: According to results child were 1.8, 1.1 and 1.04 times less likely to be underweight if they had access to improved source of drinking water, improved sanitation and hygiene facilities respectively. The likelihood of child being underweight reduces by 1.4, 1.89, 2.01 and 2.55 times if the household wealth status increases from poorest to second, middle, fourth and richest wealth quintiles, respectively. As the mothers’ education level increases from no schooling to primary, middle, secondary, and higher level, the possibility of child being underweight reduces by 1.22, 1.24, 1.60 and 2.01 times, respectively. Moreover, the likelihood of a child being underweight decreases as the education level of the household head improves. If maternal age is less than 20 or more than 35 years the likelihood of the child being underweight is increased by 1.074 and 1.121 times, respectively. A child is 1.1 times more likely to be underweight if birth spacing is less than 2 years. A child’s risk of being underweight decreases by 1.1 times if they have not experienced diarrhea. A child who has never been breastfed has 1.3 times higher risk of being underweight. The results of Population Attributable Fraction (PAF) indicate that holding the other factors constant, approximately 36.46% burden of underweight was preventable by access to improved drinking water, sanitation, and hygiene practices.Conclusion: Comprehensive strategy is needed that focuses on improving access to safe drinking water, sanitation infrastructure, and hygiene behaviors.Keywords: water, sanitation, hygiene, children, underweight, Pakistan, WASH

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,418 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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