埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴选定小学的学校供餐计划导致缺勤的体重指数和相关因素:一项比较研究

摘要

背景．教育质量对一个国家的社会、经济和政治发展起着至关重要的作用。小学是学龄儿童人格和意识发展的重要阶段。客观的．该研究评估了2018年亚的斯亚贝巴选定小学的体重指数和与缺勤有关的因素。方法．2018年5月2日至7月30日，对亚的斯亚贝巴选定小学的324所(每组162人)进行了一项横向比较研究。所有参与者及其家属都提供了书面知情同意和同意。系统随机抽样技术用于选择参与者，其中学生名单一经确定从选定的学校。一个独立的t-测试在数值<0.05为有统计学意义水平。并且，二元logistic回归用于识别统计上与缺勤相关的因素，其各自的95%置信区间(CI)和值<0.05显著水平。发现．喂食和不喂食的参与者在平均体重、缺勤率和年龄BMI上有统计学上的显著差异．参加学校供餐计划的参与者比不供餐的参与者平均体重更高( ）.喂食组的参与者比对照组的参与者平均缺勤率低( ）.喂食组的年龄平均体重指数显著高于不喂食组( ）.喂食组的缺勤率为非喂食组的1.796倍(AOR: 1.796;95 ci: 1.061 - -3.042, ）.喂食的参与者持续缺勤的几率比不喂食的参与者高2.257倍(AOR: 2.257;95%置信区间:1.291—-3.948; ）.结论．参加学校供餐计划的参与者比没有参加供餐计划的参与者旷课率、平均体重和年龄BMI都更高。建议进行大规模的研究来证明学校供餐对缺勤的影响。

1.简介

教育质量对一个国家的社会、经济和政治发展起着至关重要的作用。尽管取得了进展，将全民教育作为千年发展目标的一部分，但全球约有5800万学龄儿童失学[必威24901］．确保儿童获得基本的知识和技能以促进他们的福祉可能是所有管理机构的关键责任[2］．

营养不良之前不适当的饮食习惯影响青少年的学习成绩[3.］．尽管营养在人类的发育，包括大脑的发育过程中起着至关重要的作用[4]，营养问题影响儿童的学习能力[5］．平衡饮食更重要的是提倡生产力、认知健康、耐力和身体发育[6］．在撒哈拉以南非洲，25%的儿童在营养不良后精神发育受损[7]和在校儿童因营养不良而辍学和留级的风险增加[8］．

尽管学龄儿童营养不良的负担更高[9- - - - - -12]，在埃塞俄比亚，发育迟缓影响儿童的比例高达49%，体重不足占59% [13]，学校供餐计划的覆盖率很低。

虽然引入学校供餐计划的目的是提高入学率、入学率和留校率，但覆盖率很低[14］．然而，学校供餐对营养状况的影响并不总是积极的;大量证据报告，学校供餐与营养状况之间存在正相关[15- - - - - -17］．文献也报道了学校供餐计划对学校出勤率的积极影响。尽管缺勤被视为一个起因多因素的复杂问题[18]，学校供餐计划的存在减少了学校缺勤率[15，19- - - - - -21］．

据研究人员所知，在亚的斯亚贝巴，学校供餐计划对营养状况和缺勤的作用并没有得到很好的调查。因此，本研究评估了研究环境中喂食组与非喂食组的BMI和缺勤率。

2.方法

2.1.参与者与研究设计

该研究获得了桑特医学院、研究审查和伦理委员会的伦理批准，并于2018年5月2日至7月30日在亚的斯亚贝巴的选定小学进行。所有参与者及其家属都提供了书面知情同意和同意。一项基于机构的横断面研究在耶卡市的选定小学进行。源人群为Yeka市的小学生。研究对象是所选小学的学生。被选中的学校是Kokebe Tsebah、Yewotatoch Genet和Yeka Misrak Chora小学。系统随机抽样技术用于选择参与者，其中学生名单一经确定。采用Epi-Data，根据双总体公式确定样本量n= ，在哪里Zα/2为正态分布的临界值α/2(当置信水平为95%时，α为0.05，临界值为1.96)，Zβ正态分布的临界值是β(对于80%的幂，β是0.2，临界值是0.84)和而且为两组的期望样本占比。最后，考虑到10%的不回复率，样本量为294例;两组的最终结果是324，每组162。数据收集采用结构化和预先测试的访谈者管理问卷与人体测量测量。在Ewuket Fana小学对5%的样本量进行了预测。因变量为BMI和缺勤率。

2.2.操作定义

旷课是指除学校正式休学日以外的任何原因(国家法定假日或宗教节日等学校休学日)而缺课的情况。干预组:在选定的小学参加学校供餐计划的学生。非干预组:不是学校供餐计划的一部分，但在选定的小学发现的学生。WHZ: WHZ <−2 SD的儿童被归类为低体重身高，这意味着营养不良，而WHZ > 2SD的儿童被认为超重。WAZ：WAZ <−2 SD的儿童被归类为低年龄体重，这意味着营养不良，而WAZ > 2SD的儿童被归类为高年龄体重，营养过剩。

2.3.统计分析

收集的数据经过完整性检查后，输入Epi-Data 7，然后导出到SPSS 22统计软件进行进一步分析。描述性统计如平均值、百分比、标准差和范围。比较BMI和缺勤率与一个独立的学生t以及,小于0.05为两组间差异有统计学意义的指标。为了确定与缺勤率统计相关的因素，应用二元(双变量和多变量)物流回归，其中模型的适应度由Hosmer-Lemeshow拟合优度模型检验。95%置信区间和< 0.05为有统计学意义的水平。

3.结果

3.1.社会人口特征

共有324名参与者，年龄在6-12岁之间，来自3所选定的小学。其中干预组162例，对照组162例，有效率100%。大多数(60%)喂食者和超过一半(54%)不喂食者是男性，而大多数(73%)喂食者和78%不喂食者报告说他们的父亲在家庭中存在。大多数(92%和91%)的喂养和非喂养参与者分别报告说，他们与母亲住在一起。参与者的身体测量显示，30%的喂养参与者的体重测量为30-34公斤，而33%的非喂养参与者的体重测量为25-29公斤(表1）.


特征	类别	喂养		Nonfeeding
特征	类别	数量	％	数量	％

性	男性	96	60	88	54
性	女	66	40	74	46

在岁	7	16	11	12	7
	8	14	9	16	10
	9	22	14	25	15
	10	25	14	23	14
	11	37	22	41	25
	12	48	30.	45	28

年级	1级	27	17	27	17
	2级	20.	12	22	14
	三年级	24	15	26	16
	4级	31	19	29	18
	五年级	30.	19	24	15
	6年级	21	13	28	17
	7年级	9	5	6	3.

父亲的存在	是的	119	73	126	78
父亲的存在	没有	43	27	36	22

母亲的存在	是的	149	92	147	91
母亲的存在	没有	12	8	15	9

宗教	正统的	137	85	148	91
	穆斯林	17	10	8	5
	新教	8	5	6	4

出生顺序	第一个	63	39	62	38
	中间	74	46	59	36
	最后的	25	15	41	26

参与者的体重单位为kg	15 - 19	10	6.17	9	5.55
	至24	42	25.92	42	25.92
	25 - 29	36	22.22	53	32.71
	- 34	49	30.24	47	29.01
	35岁及以上	25	15.43	11	6.79

身高多少厘米	＜120	21	12.96	13	8.02
	120 - 129	32	19.75	23	14.19
	130 - 139	49	30.24	54	33.33
	140 - 149	44	27.16	53	32.71
	≥150	16	9.87	19	11.72

大多数70%的喂食参与者和77%的非喂食参与者因病缺勤，而只有14%的喂食参与者和7%的非喂食参与者因工作挣钱和食物缺勤(表2）.


特征	选项	喂养		Nonfeeding
特征	选项	数量	％	数量	％

因病缺勤	是的	113	70	125	77
因病缺勤	没有	49	30.	37	23

为钱和食物而工作的旷课者	是的	23	14	11	7
为钱和食物而工作的旷课者	没有	139	86	151	93

因工作帮助家人而旷课者	是的	15	9	8	5
因工作帮助家人而旷课者	没有	147	91	154	95

因饥饿而旷课的学生	是的	5	3.	2	1
因饥饿而旷课的学生	没有	157	97	160	99

由于对上学缺乏兴趣而旷课	是的	6	4	1	1
由于对上学缺乏兴趣而旷课	没有	156	96	161	99

因其他原因旷课者	是的	10	6	6	4
因其他原因旷课者	没有	152	94	156	96

3.2.体重指数测量

喂养组和非喂养组的大多数参与者都在正常的身高年龄测量范围内。关于BMI，绝大多数98%的喂养参与者和90%的非喂养参与者在正常范围内(2SD到2SD之间)(表3.）.


特征		喂养状况
		喂养		Nonfeeding
		数量	％	数量	％

身高年龄	<−2 SD	3.	1.85	1	0.617
	−2 ~ 2 SD	154	95.06	154	95.06
	> 2 SD	5	3.10	7	4.32

BMI年龄	<−2 SD	0	0	11	6.79
	−2 ~ 2 SD	159	98.1	146	90.12
	> 2 SD	3.	1.85	5	3.10

3.3.喂食与不喂食的比较(t以及研究结果)

喂养组和不喂养组在体重、缺课天数和体重指数方面有统计学上的显著差异．

饲喂组的平均体重为28.46±6.554，高于不饲喂组的平均体重27.00 + 4.81(均值和标准差)。与非喂养组(3.96±3.326,mean, SD)相比，喂养组的平均缺勤天数(2.23±2.420,SD)更少 (表4）.


特征		喂养状况
		喂养	Nonfeeding
		（n= 162)	（n= 162)

重量	平均数±标准差	28.46±6.554	27.00±4.81
高度	平均数±标准差	1.35±0.11	1.37±0.11
身体质量指数	平均数±标准差	15.55±2.31	14.39±2.07
旷课天数	平均数±标准差	2.23±2.420	3.96±3.326
上学期平均分	平均数±标准差	73.8746±11.78	73.53±12.61
身高年龄	Z(平均数±标准差)	2.01±0.22	2.03±0.22
BMI年龄	Z(平均数±标准差)	2.02±0.13	1.96±0.31

3.4.与学校缺勤有关的因素

喂食组的缺勤率为非喂食组的1.796倍(AOR: 1.796;95 ci: 1.061 - -3.042, ）.喂食的参与者持续缺勤的几率比不喂食的参与者高2.257倍(AOR: 2.257;95%置信区间:1.291—-3.948; ）.(表5）.


特征	类别	学校旷工		软木(95%置信区间)	优势(95%置信区间)
特征	类别	缺席	不缺席	软木(95%置信区间)	优势(95%置信区间)

喂养状况	喂养	129	33	1	1
喂养状况	Nonfeeding	114	48	1.646 (0.989 - -2.740)	1.796 (1.061 - -3.042)

性别	男性	136	48	1	1
性别	女	107	33	0.874 (0.524 - -1.456)	0.833 (0.481 - -1.442)

年级的学生	1 - 2	69	27	1	1
	3 - 4	86	24	0.713 (0.378 - -1.345)	0.743 (0.387 - -1.425)
	> 5	88	30.	0.871 (0.474 - -1.600)	0.757 (0.393 - -1.458)

母亲的存在	是的	223	74	1	1
母亲的存在	没有	20.	7	1.055 (0.429 - -2.594)	0.949 (0.373 - -2.417)

出生顺序	第一个	92	33	1	1
	中间	101	32	0.883 (0.503 - -1.550)	0.936 (0.524 - -1.672)
	最后的	50	16	0.892 (0.448 - -1.777)	0.921 (0.454 - -1.869)

疾病	是的	188	50	1	1
疾病	没有	55	31	2.119 (1.236 - -3.635)	2.257 (1.291 - -3.948)

；，统计显著水平。

4.讨论

在这项研究中，参加学校供餐计划的参与者比不供餐的参与者平均体重更高，并得到了越南研究的支持。［22］．

尽管这项研究的结果显示，喂食和不喂食的参与者上学期的平均成绩在统计上没有显著差异，但阿根廷的一项研究[23的研究表明，学校供餐对提高学习成绩有积极影响。在不同的国家，学校供餐计划对学习成绩的提高产生了积极的影响。其中，在尼日利亚观察到[24)、肯尼亚(25)、坦桑尼亚(26，27]和埃塞俄比亚[28的研究表明，学校供餐计划对小学生的学习成绩有积极的影响。

在这项研究中，喂食组的参与者比不喂食组的参与者平均旷课率低。这表明，随着学生进入学校供餐计划，他们的缺勤倾向趋于降低，加纳的研究也报告了同样的情况[29)、肯尼亚(30.，31，以及埃塞俄比亚南部[32］．

推荐的证据表明，学校供餐计划对减少小学生缺勤有积极作用。［33相反，在加纳的一项研究[34]指出，学校供餐计划对减少缺勤没有任何作用。这种差异可能是由于分娩方法和群体类型的不同。

在这项研究中，喂养参与者的年龄平均BMI显著高于不喂养参与者，并得到了布基纳法索的一项研究的支持[35］．在这项研究中，疾病是统计上与缺勤相关的因素之一。与其他学生相比，那些患病的学生缺课的风险更大。来自尼日利亚和加纳的研究也表明，疾病是影响学校缺勤的主要因素之一[36，37］．

作为改善营养状况、减少缺勤和提高学习成绩战略的一部分，学校供餐计划开始在当地实施。在埃塞俄比亚不同地区进行的研究也报告了学校供餐计划对减少小学生缺勤的积极影响[32，38］．然而，在这项研究中，参加喂食计划对减少缺勤有负面影响。作为一个可能的理由，这可能是由于喂食组的学生可能不同于那些没有参加喂食计划的学生，因此他们经历了更多的缺勤。

5.结论和建议

喂食组的参与者比不喂食组的参与者平均体重更高，平均缺课天数更少。喂食组的年龄平均体重指数也高于那些没有加入喂食计划的人。有关利益攸关方建议扩大该方案。

6.本研究的局限性

由于这项研究比较了营养状况、学习成绩和缺勤率，它没有确定这些结果背后的因素。因此建议进一步研究。

缩写

体重指数:	身体质量指数
粮农组织:	联合国粮农组织
热影响区:	身高z分数
说明:	教育部长
卫生部:	卫生部长
MUAC:	Midupper手臂周长
SFP:	学校供餐计划
SPSS:	社会科学统计软件包
WAZ:	标准体重Z分数
WHZ:	体重身高Z分数。

数据可用性

所有的数据已经包含在手稿中。

伦理批准

研究方案是按照伦理原则进行的。获得了Sante医学院伦理审查委员会的伦理批准。

由于没有参与者的个人数据、视频或图像，稿件的出版许可不适用。数据收集者获得了所有参与者的书面知情同意。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

作者的贡献

两位作者都对文章的数据分析、起草或修改做出了贡献，最终批准了将要发表的版本，并同意对工作的所有方面负责。

致谢

作者感谢圣特医学院对研究的促进。他们也感谢研究参与者愿意参与研究。

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