1 resultado para Latent class analysis
em Bioline International
Filtro por publicador
- Aberystwyth University Repository - Reino Unido (2)
- Academic Archive On-line (Jönköping University; Sweden) (1)
- Academic Archive On-line (Stockholm University; Sweden) (2)
- Academic Research Repository at Institute of Developing Economies (1)
- Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España (3)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (18)
- AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna (3)
- Aquatic Commons (12)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (4)
- Archimer: Archive de l'Institut francais de recherche pour l'exploitation de la mer (1)
- Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco (6)
- Aston University Research Archive (10)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (37)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (24)
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ (3)
- Bioline International (1)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (81)
- Boston University Digital Common (1)
- Brock University, Canada (7)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (1)
- CaltechTHESIS (8)
- Cambridge University Engineering Department Publications Database (9)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (39)
- Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid Portal (18)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (4)
- Collection Of Biostatistics Research Archive (10)
- Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) (1)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (6)
- Corvinus Research Archive - The institutional repository for the Corvinus University of Budapest (1)
- CUNY Academic Works (1)
- Dalarna University College Electronic Archive (6)
- DI-fusion - The institutional repository of Université Libre de Bruxelles (1)
- Digital Archives@Colby (1)
- Digital Commons - Michigan Tech (2)
- Digital Commons @ DU | University of Denver Research (2)
- Digital Commons at Florida International University (3)
- Digital Peer Publishing (9)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (16)
- DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln (4)
- Duke University (14)
- eResearch Archive - Queensland Department of Agriculture; Fisheries and Forestry (2)
- Funes: Repositorio digital de documentos en Educación Matemática - Colombia (1)
- Greenwich Academic Literature Archive - UK (2)
- Helda - Digital Repository of University of Helsinki (8)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (2)
- Indian Institute of Science - Bangalore - Índia (46)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (6)
- Massachusetts Institute of Technology (3)
- Memoria Académica - FaHCE, UNLP - Argentina (4)
- Ministerio de Cultura, Spain (1)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (30)
- Open University Netherlands (2)
- Plymouth Marine Science Electronic Archive (PlyMSEA) (2)
- Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha (2)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (7)
- QUB Research Portal - Research Directory and Institutional Repository for Queen's University Belfast (79)
- Queensland University of Technology - ePrints Archive (112)
- Repositorio Académico de la Universidad Nacional de Costa Rica (1)
- Repositorio de la Universidad de Cuenca (1)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (6)
- Repositório Institucional da Universidade de Aveiro - Portugal (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (86)
- Research Open Access Repository of the University of East London. (1)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (4)
- Savoirs UdeS : plateforme de diffusion de la production intellectuelle de l’Université de Sherbrooke - Canada (2)
- Scielo España (1)
- Universidad de Alicante (5)
- Universidad del Rosario, Colombia (8)
- Universidad Politécnica de Madrid (18)
- Universidade Complutense de Madrid (1)
- Universidade de Lisboa - Repositório Aberto (2)
- Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) (1)
- Universidade Federal do Pará (2)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (5)
- Universidade Metodista de São Paulo (3)
- Universitat de Girona, Spain (4)
- Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany (1)
- Université de Lausanne, Switzerland (3)
- Université de Montréal (1)
- Université de Montréal, Canada (12)
- Université Laval Mémoires et thèses électroniques (1)
- University of Connecticut - USA (3)
- University of Michigan (4)
- University of Queensland eSpace - Australia (17)
- University of Southampton, United Kingdom (4)
- University of Washington (10)
- WestminsterResearch - UK (1)
- Worcester Research and Publications - Worcester Research and Publications - UK (1)
Resumo:
Au Sénégal, les maladies diarrhéiques constituent un fardeau important, qui pèse encore lourdement sur la santé des enfants. Ces maladies sont influencées par un large éventail de facteurs, appartenant à différents niveaux et sphères d'analyse. Cet article analyse ces facteurs de risque et leur rôle relatif dans les maladies diarrhéiques de l'enfant à Dakar. Ce faisant, elle illustre une nouvelle approche pour synthétiser le réseau de ces déterminants. Une analyse en classes latentes (LCA) est d’abord menée, puis les variables latentes ainsi construites sont utilisées comme variables explicatives dans une régression logistique sur trois niveaux. Les résultats confirment que les déterminants des diarrhées chez l'enfant appartiennent aux trois niveaux d'analyse et que les facteurs comportementaux et l'assainissement du quartier jouent un rôle prépondérant. Les résultats illustrent aussi l'utilité des LCA pour synthétiser plusieurs indicateurs, afin de créer une image causale intégrée, tout en utilisant des modèles statistiques parcimonieux.