Limitations and strengths of the st

Limitations and strengths of the study
Our study is not free from limitations. One of these is information bias, which may result from e.g. self-reporting age, age at marriage, and education. BMI is a crude index which does not consider the distribution of fat and which can vary from individual to individual. This study used cross-sectional data which could not confirm the cause and effect
relationships. The results may be biased as some variables, such as smoking, physical activity and dietary habits, are not
adjusted for underweight and overweight indicators in the multinomial logistic regression [27]. Although propensity score
matching and inverse weighted estimator are two possible solutions to reduce selection bias, we did not apply them
keeping in mind that many authors frequently applied multiple logistic regressions in similar studies. Generally multiple logistic regressions are easier to conduct than propensity score matching for addressing several outcome variables. The ideal number of children could be related to the number of children actually born, because women with more children may report a greater number of children as ideal to justify their fertility [58]. Moreover, all the indicators should be critically checked for intra-urban disparity (e.g. slum versus non-slum), since the rural-urban disparity remained almost the same over a long period. Unfortunately, relevant data were not available to enable an analysis of the slum versus non-slum disparity. Perhaps the increasing slum population in urban areas is a factor in this regard. It is likely that the overall impact of interventions in urban areas is underestimated for the non-slum population and overestimated for the slum population. Although divisional disparities are found, these are not focused like the other two equity indicators. It should also be mentioned that Bangladesh is a country with huge population growth. Generally trends are valid provided the population growths are more or less constant for different sectors with appropriate sampling weights for all surveys. Briefly, the strengths of the study are related to the use of several indicators based on multiple data sets. This gives an idea of existing disparities, which should be urgently addressed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อจำกัดและจุดแข็งของการศึกษาเราไม่เป็นอิสระจากข้อจำกัด อันนี้เป็นข้อมูลความโน้มเอียง ที่อาจเกิดจากเช่นรายงานตนเองอายุ อายุงานแต่งงาน และการศึกษา BMI คือ ดัชนีดิบซึ่งไม่ได้พิจารณาการกระจายของไขมัน และที่แตกต่างกันจากแต่ละบุคคล การศึกษานี้ใช้ข้อมูลเหลวซึ่งไม่สามารถยืนยันสาเหตุ และผลความสัมพันธ์ ผลลัพธ์อาจลำเอียงเป็นตัวแปรบางอย่าง เช่นสูบบุหรี่ กิจกรรมทางกายภาพ และ อุปนิสัยปรับปรุงสำหรับตัวบ่งชี้ภาวะ และ underweight ในก็ตามโลจิสติกถด [27] แม้ว่าสิ่งคะแนนจับคู่และผกผันที่ถ่วงน้ำหนักประมาณสองปัญหาเพื่อลดความโน้มเอียงในการเลือก เราไม่ได้ใช้ทำให้ทราบว่า ผู้เขียนหลายมักใช้ regressions หลายโลจิสติกในการศึกษาคล้ายกัน Regressions หลายโลจิสติกโดยทั่วไปจะง่ายต่อการดำเนินการกว่าคะแนนสิ่งที่ตรงกับการแก้ปัญหาตัวแปรผลลัพธ์หลาย หมายเลขห้องของเด็กอาจเกี่ยวข้องกับจำนวนเด็กที่เกิดจริง เพราะผู้หญิงกับเด็กเพิ่มมากขึ้นอาจรายงานจำนวนมากกว่าเด็กที่เป็นห้องที่ต้องการความอุดมสมบูรณ์ของพวกเขา [58] นอกจากนี้ ตัวบ่งชี้ควรจะเหลือตรวจสอบ disparity ภายในเมือง (เช่นชุมชนแออัดและไม่ใช่ชุมชนแออัด), ตั้งแต่ disparity ชนบทเมืองยังคงเกือบเดียวกันระยะยาว อับ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องไม่มีการเปิดใช้งานการวิเคราะห์ชุมชนแออัดกับ disparity ไม่ใช่ชุมชนแออัด บางทีแน่นชุมชนแออัดในเขตเมืองเป็นปัจจัยในการนี้ เป็นไปได้ว่า ผลกระทบโดยรวมของงานวิจัยในพื้นที่เขตเมืองเป็น underestimated สำหรับประชากรที่ไม่ใช่ชุมชนแออัด และ overestimated สำหรับประชากรในชุมชนแออัด แม้ว่าจะพบความแตกต่าง divisional เหล่านี้มีความสำคัญไม่เหมือนตัวอื่น ๆ สองหุ้นบ่งชี้ มันควรยังได้กล่าวถึงว่า บังกลาเทศเป็นประเทศที่ มีประชากรขนาดใหญ่เจริญเติบโต โดยทั่วไปแนวโน้มจะต้อง มีการเจริญเติบโตของประชากรจะคงมากน้อยสำหรับภาคต่าง ๆ ด้วยน้ำหนักสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับการสำรวจทั้งหมด สั้น ๆ จุดแข็งของการศึกษาเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวชี้วัดต่าง ๆ ตามชุดข้อมูลหลาย ซึ่งทำให้ความคิดที่มีอยู่ความแตกต่าง ซึ่งควรมีอย่างเร่งด่วนอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อ จำกัด และจุดแข็งของการศึกษา
การศึกษาของเราไม่ได้เป็นอิสระจากข้อ จำกัด หนึ่งในนั้นคืออคติข้อมูลซึ่งอาจเป็นผลมาจากเช่นอายุตัวเองรายงานอายุการแต่งงานและการศึกษา ค่าดัชนีมวลกายเป็นดัชนีดิบซึ่งไม่ได้พิจารณาการกระจายตัวของไขมันและซึ่งจะแตกต่างจากแต่ละบุคคล การศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูลตัดขวางซึ่งไม่สามารถยืนยันสาเหตุและผลกระทบ
ความสัมพันธ์ ผลอาจจะลำเอียงเป็นตัวแปรบางอย่างเช่นการสูบบุหรี่การออกกำลังกายและพฤติกรรมการบริโภคอาหารไม่ได้
ปรับตัวชี้วัดที่มีน้ำหนักและมีน้ำหนักเกินในถดถอยโลจิสติพหุนาม [27] แม้ว่าคะแนนนิสัยชอบ
จับคู่และประมาณการถ่วงน้ำหนักผกผันสองโซลูชั่นที่เป็นไปได้เพื่อลดอคติเลือกเราไม่ได้นำไป
เก็บรักษาไว้ในใจว่าหลายคนเขียนบ่อยใช้การถดถอยโลจิสติกในการศึกษาหลาย ๆ ที่คล้ายกัน โดยทั่วไปการถดถอยโลจิสติกหลายจะง่ายกว่าที่จะดำเนินการจับคู่คะแนนความโน้มเอียงในการแก้ไขตัวแปรผลหลาย จำนวนอุดมคติของเด็กอาจจะเกี่ยวข้องกับจำนวนของเด็กที่เกิดจริงเพราะผู้หญิงกับเด็กมากขึ้นอาจรายงานเป็นจำนวนมากของเด็กเป็นที่เหมาะสำหรับการแสดงให้เห็นถึงความอุดมสมบูรณ์ของพวกเขา [58] นอกจากนี้ตัวชี้วัดทั้งหมดควรจะตรวจสอบอย่างยิ่งสำหรับความแตกต่างระหว่างเมือง (เช่นชุมชนแออัดเมื่อเทียบกับที่ไม่สลัม) เนื่องจากความเหลื่อมล้ำระหว่างเมืองกับชนบทยังคงอยู่เกือบจะเหมือนกันในระยะเวลานาน แต่น่าเสียดายที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องไม่ได้มีการเปิดใช้การวิเคราะห์ความแตกต่างเมื่อเทียบกับสลัมที่ไม่แออัด บางทีอาจจะเป็นประชากรที่เพิ่มขึ้นในชุมชนแออัดในเขตเมืองเป็นปัจจัยในเรื่องนี้ มันมีแนวโน้มว่าผลกระทบโดยรวมของการแทรกแซงในพื้นที่เขตเมืองจะประเมินสำหรับประชากรที่ไม่แออัดเกินไปและสำหรับประชากรในชุมชนแออัด แม้ว่าความแตกต่างกองพลพบเหล่านี้ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่เหมือนกับคนอื่น ๆ สองตัวชี้วัดของผู้ถือหุ้น นอกจากนี้ยังควรจะกล่าวว่าบังคลาเทศเป็นประเทศที่มีการเติบโตของประชากรขนาดใหญ่ แนวโน้มโดยทั่วไปจะถูกต้องให้การเจริญเติบโตของประชากรมีมากหรือน้อยคงที่สำหรับภาคที่แตกต่างกันมีน้ำหนักสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับการสำรวจทั้งหมด สั้น ๆ จุดแข็งของการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานของตัวชี้วัดหลายขึ้นอยู่กับข้อมูลหลายชุด นี้จะช่วยให้ความคิดของความแตกต่างที่มีอยู่ซึ่งควรได้รับการแก้ไขอย่างเร่งด่วน