Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 10.1
Edición Especial X 2026
Página 564
DETERMINANTES SOCIOECONÓMICOS DE LA DESNUTRICIÓN CRÓNICA INFANTIL
EN NIÑOS MENORES DE CINCO AÑOS: REVISIÓN SISTEMÁTICA
SOCIO-ECONOMIC DETERMINANTS OF CHRONIC CHILD MALNUTRITION IN
CHILDREN UNDER FIVE: A SYSTEMATIC REVIEW
Autores: ¹Klever Roberto Leguízamo Silva, ²María Catalina Carvajal Endara.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1004-159X
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-1943-4022
¹E-mail de contacto: klever.edsud@gmail.com
²E-mail de contacto: mcatalina.ce@gmail.com
Afiliación: ¹*²*Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
Articulo recibido: 08 de Septiembre del 2026
Articulo revisado: 18 de Septiembre del 2026
Articulo aprobado: 28 de Septiembre del 2026
¹Médico General, egresado de la Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador). Con 2 años de experiencia laboral. Maestrante en Salud
Pública mención Atención Primaria de Salud, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
²Licenciada en Nutrición Humana, egresada de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador). Con 11 años de experiencia
laboral. Maestrante en Salud Pública mención Atención Primaria de Salud, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
Resumen
El objetivo fue analizar la evidencia publicada
entre 2021 y 2025 sobre la asociación entre los
determinantes socioeconómicos y
comunitarios y la desnutrición crónica infantil
en niñas y niños menores de cinco años por ello
se realizó una revisión sistemática siguiendo la
metodología PRISMA 2020, mediante
búsquedas en PubMed/MEDLINE y SciELO,
complementadas con una búsqueda manual de
las referencias de los estudios seleccionados, se
incluyeron estudios observacionales analíticos
y metaanálisis publicados en español, inglés o
portugués. La búsqueda identificó 346
registros; después de eliminar duplicados y
aplicar los criterios de elegibilidad, 19 estudios
fueron incluidos en la síntesis cualitativa, los
resultados evidenciaron que la desnutrición
crónica infantil se relaciona con determinantes
estructurales, intermedios y comunitarios, entre
los factores identificados con mayor
recurrencia se encontraron la pobreza y menor
riqueza del hogar, el bajo nivel educativo
materno, la pertenencia a poblaciones
indígenas, las condiciones desfavorables de
vivienda, las prácticas inadecuadas de
alimentación infantil, las enfermedades
infecciosas recurrentes y las limitaciones de
acceso a agua segura, saneamiento y servicios
de atención primaria. En conclusión, la
evidencia analizada muestra que la
desnutrición crónica infantil constituye un
problema multifactorial vinculado con
desigualdades sociales y condiciones del
entorno. Su prevención requiere intervenciones
integrales e intersectoriales que articulen salud,
educación, protección social, alimentación,
agua y saneamiento, con énfasis en poblaciones
rurales, indígenas y socioeconómicamente
vulnerables.
Palabras clave: Desnutrición crónica
infantil, Determinantes socioeconómicos,
Determinantes sociales de la salud, Pobreza,
Educación materna.
Abstract
The aim was to analyse the evidence published
between 2021 and 2025 on the association
between socio-economic and community
determinants and chronic child malnutrition in
children under five years of age; to this end, a
systematic review was conducted in
accordance with the PRISMA 2020 guidelines,
using searches on PubMed/MEDLINE, and
SciELO, supplemented by a manual search of
the references from the selected studies.
Analytical observational studies and meta-
analyses published in Spanish, English or
Portuguese were included. The search
identified 346 records; after removing
duplicates and applying the eligibility criteria,
19 studies were included in the qualitative
synthesis. The results showed that chronic
child malnutrition is associated with structural,
intermediate and community determinants.
Among the most frequently identified factors
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were poverty and lower household wealth, low
maternal educational attainment, membership
of indigenous populations, poor housing
conditions, inadequate infant feeding practices,
recurrent infectious diseases and limited access
to safe water, sanitation and primary healthcare
services. In conclusion, the evidence analysed
shows that chronic child malnutrition is a
multifactorial problem linked to social
inequalities and environmental conditions. Its
prevention requires comprehensive, cross-
sectoral interventions that bring together
health, education, social protection, food, water
and sanitation, with a focus on rural,
indigenous and socio-economically vulnerable
populations.
Keywords: Chronic child malnutrition,
Socio-economic determinants, Social
determinants of health, Poverty, Maternal
education.
Sumário
O objetivo foi analisar a evidência publicada
entre 2021 e 2025 sobre a associação entre os
determinantes socioeconómicos e comunitários
e a desnutrição crónica infantil em meninas e
meninos com menos de cinco anos; para tal, foi
realizada uma revisão sistemática seguindo a
metodologia PRISMA 2020, através de
pesquisas no PubMed/MEDLINE e SciELO,
complementadas com uma pesquisa manual das
referências dos estudos selecionados. Foram
incluídos estudos observacionais analíticos e
metanálises publicados em espanhol, inglês ou
português. A pesquisa identificou 346 registos;
após a eliminação de duplicados e a aplicação
dos critérios de elegibilidade, 19 estudos foram
incluídos na síntese qualitativa. Os resultados
evidenciaram que a desnutrição crónica infantil
está relacionada com determinantes estruturais,
intermédios e comunitários. Entre os fatores
identificados com maior recorrência,
destacaram-se a pobreza e a menor riqueza do
agregado familiar, o baixo nível de escolaridade
materna, a pertença a populações indígenas, as
condições habitacionais desfavoráveis, as
práticas inadequadas de alimentação infantil, as
doenças infecciosas recorrentes e as limitações
no acesso a água potável, saneamento e serviços
de cuidados de saúde primários. Em conclusão,
os dados analisados mostram que a desnutrição
crónica infantil constitui um problema
multifatorial associado a desigualdades sociais
e às condições do ambiente. A sua prevenção
requer intervenções integrais e intersetoriais
que articulem saúde, educação, proteção social,
alimentação, água e saneamento, com ênfase
nas populações rurais, indígenas e
socioeconomicamente vulneráveis.
Palavras-chave: Desnutrição crónica
infantil, Determinantes socioeconómicos,
Determinantes sociais da saúde, Pobreza,
Educação materna.
Introducción
La desnutrición crónica infantil (DCI)
constituye uno de los principales problemas de
salud pública a nivel global, particularmente en
países de ingresos medios y bajos, debido a sus
efectos irreversibles sobre el crecimiento físico,
el desarrollo cognitivo y las oportunidades
futuras de la niñez, (OPS, 2020). Esta
condición, definida como el retraso en talla para
la edad, es el resultado de deficiencias
nutricionales prolongadas, infecciones
recurrentes y entornos adversos durante los
primeros años de vida, especialmente en el
período crítico de los primeros mil días
(Tinizaray, K., et al., 2021), la DCI no solo
compromete el bienestar individual, sino que
también impacta en el desarrollo social y
económico de los países, al limitar el capital
humano y perpetuar ciclos de pobreza
(UNICEF, 2023).
En Ecuador, la desnutrición crónica infantil
continúa siendo un desafío prioritario en la
agenda pública, de acuerdo con la Encuesta
Nacional sobre Desnutrición Infantil (ENDI
2023–2024), esta condición afecta a una
proporción significativa de niñas y niños, con
mayores prevalencias en contextos de
vulnerabilidad social, territorial y étnica,
particularmente en zonas rurales y poblaciones
indígenas, estos patrones evidencian profundas
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desigualdades estructurales que condicionan el
acceso a servicios básicos, alimentación
adecuada y oportunidades de desarrollo en la
primera infancia.
La evidencia científica ha demostrado que la
DCI está estrechamente vinculada a los
determinantes sociales de la salud, entendidos
como las condiciones en las que las personas
nacen, crecen y se desarrollan (OMS, 2021),
factores como la pobreza del hogar, el bajo nivel
educativo materno, las condiciones inadecuadas
de vivienda, el acceso limitado a agua segura y
saneamiento, así como la inseguridad
alimentaria, influyen de manera significativa en
el estado nutricional infantil (Victora, C., et al
2021), estos determinantes no actúan de forma
aislada, sino que interactúan entre sí, generando
efectos acumulativos que incrementan la
vulnerabilidad de la niñez.
A pesar de los avances en la generación de
evidencia, persisten vacíos en la sistematización
reciente de estudios que integren de manera
integral los determinantes socioeconómicos y
comunitarios asociados a la DCI,
particularmente en el contexto de América
Latina, en este sentido, resulta necesario
consolidar la evidencia disponible que permita
comprender la magnitud y la interacción de
estos factores, con el fin de orientar la
formulación de políticas públicas e
intervenciones efectivas en primera infancia.
En este contexto, resulta necesario consolidar la
evidencia disponible que permita comprender la
magnitud y la interacción de los determinantes
socioeconómicos y comunitarios asociados a la
desnutrición crónica infantil. Por lo tanto, el
objetivo de la presente revisión sistemática fue
analizar la evidencia científica publicada entre
2021 y 2025 sobre la asociación entre los
determinantes socioeconómicos y comunitarios
y la desnutrición crónica infantil en niñas y
niños menores de cinco años.
Materiales y Métodos
La presente revisión fue desarrollada siguiendo
las recomendaciones de la guía PRISMA 2020
(Page, M., et al. 2021), la cual no ha sido
registrada previamente en plataformas
internacionales. Sin embargo, se elaboró un
protocolo metodológico interno, el cual definió
la pregunta de investigación, los criterios de
elegibilidad, la estrategia de búsqueda, el
proceso de selección de estudios, la extracción
de datos y la evaluación de la calidad
metodológica. Durante el proceso de revisión
no se realizaron modificaciones sustanciales al
protocolo inicialmente planteado, en los casos
en que fue necesario ajustar la estrategia de
búsqueda o ampliar las fuentes de información,
estos cambios se realizaron con el fin de
mejorar la identificación de estudios relevantes
y garantizar la exhaustividad del proceso. Para
esta revisión se formuló la siguiente pregunta de
investigación bajo la estrategia PICO ¿Cuál es
la evidencia científica publicada entre los años
2021 y 2025 relacionada a la asociación entre
los determinantes socioeconómicos,
comunitarios y la desnutrición crónica infantil
en niñas y niños menores de cinco años?
Tabla 1. Pregunta PICO
Componente
Descripción aplicada
P (Población)
Niñas y niños menores de cinco años.
I (Intervención/Exposición)
Determinantes socioeconómicos y
comunitarios.
C (Comparación)
Niños expuestos vs. no expuestos a
condiciones socioeconómicas
desfavorables.
O (Outcome)
Desnutrición crónica infantil.
Fuente: Elaboración propia
La búsqueda bibliográfica se realizó en
PubMed/MEDLINE y SciELO y se efectuó una
búsqueda manual mediante la revisión de las
listas de referencias de los artículos
seleccionados, con el propósito de identificar
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estudios elegibles y se diseñaron estrategias de
búsqueda específicas para cada base de datos
utilizando términos controlados (MeSH y
DeCS) y palabras clave libres, combinadas
mediante operadores booleanos (AND, OR).
("child malnutrition" OR "stunting" OR
"chronic malnutrition") AND ("socioeconomic
factors" OR "social determinants" OR
"poverty" OR "maternal education") AND
("children under five" OR "under-five
children"). La estrategia de búsqueda se adaptó
a cada fuente de información es decir en
PubMed/MEDLINE se emplearon términos
MeSH y palabras clave, mientras que en
SciELO se utilizaron términos equivalentes en
español e inglés, la selección de estudios se
realizó en dos fases iniciando por un cribado de
títulos y resúmenes, posterior a ello se realizó la
valuación de texto completo, donde el proceso
fue realizado por dos revisores de forma
independiente y las discrepancias fueron
resueltas mediante consenso, para la gestión de
referencias y eliminación de duplicados se
realizó utilizando el gestor bibliográfico
Mendeley. El proceso de selección se desarrolló
en dos fases: revisión de títulos y resúmenes,
seguida de evaluación de texto completo, de
acuerdo con los criterios de inclusión y
exclusión.
Criterios de inclusión
Se incluyeron estudios que cumplieron los
siguientes criterios:
Diseño: estudios observacionales analíticos,
revisiones sistemáticas y metaanálisis.
Población: niños y niñas menores de cinco
años.
Exposición: determinantes socioeconómicos y
comunitarios relacionados con la desnutrición
crónica infantil.
Outcome: presencia, prevalencia o riesgo de
desnutrición crónica infantil.
Idioma: español, inglés o portugués.
Periodo de publicación: entre los años 2021 y
2025.
Acceso: disponibilidad de texto completo.
Criterios de exclusión
Se excluyeron estudios cualitativos sin
medición nutricional objetiva, editoriales,
cartas al editor, reportes de casos,
investigaciones centradas exclusivamente en
causas clínicas o genéticas, estudios en
poblaciones mayores de cinco años y
publicaciones fuera del periodo establecido.
Para la síntesis de resultados, se agruparon
según:
➢ Determinantes estructurales (pobreza,
educación materna, vivienda).
➢ Determinantes intermedios (prácticas
alimentarias, enfermedades infecciosas).
➢ Determinantes comunitarios (acceso a
servicios básicos y atención primaria de
salud).
La extracción de datos fue realizada por dos
revisores independientes mediante una matriz
previamente diseñada, cuando existieron dudas
sobre la información obtenida, se realizó una
revisión adicional del artículo completo por lo
que no fue necesario contactar a los autores de
los estudios. Se recolectó información sobre los
autores y año de publicación de estudio, país,
diseño metodológico, tamaño de muestra,
determinantes socioeconómicos evaluados,
medidas de asociación (OR, RR, prevalencia),
principales resultados encontrados. La calidad
metodológica fue evaluada mediante la lista
STROBE para estudios observacionales,
herramienta AMSTAR-2 para revisiones
sistemáticas y Newcastle-Ottawa Scale para
estudios de cohortes, la cual fue realizada de
manera independiente por los dos revisores. Las
principales medidas de efecto reportadas fueron
Odds Ratio (OR), Riesgo relativo (RR),
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prevalencia y los intervalos de confianza del
95%. Debido a la heterogeneidad metodológica
de los estudios, se realizó una síntesis narrativa
cualitativa donde los estudios fueron
organizados en tablas comparativas y agrupados
según el tipo de determinante, contexto
geográfico y nivel de evidencia por lo que no se
realizó metaanálisis más bien se exploraron
posibles fuentes de heterogeneidad relacionadas
con el contexto rural vs urbano, nivel
socioeconómico y el acceso a servicios básicos.
No se aplicaron métodos estadísticos
específicos para evaluar sesgo de las
publicaciones debido a la ausencia de
metaanálisis, sin embargo, se intentó reducir
este riesgo mediante la búsqueda en múltiples
bases de datos.
La búsqueda bibliográfica permitió identificar
un total de 346 registros en las bases de datos
consultadas, tras la eliminación de 157 registros
duplicados mediante el gestor bibliográfico
Mendeley, se obtuvo un total de 189 estudios
únicos para el proceso de cribado.
Posteriormente, la revisión de títulos y
resúmenes permitió excluir 122 artículos por no
cumplir los criterios de elegibilidad
establecidos, principalmente debido a que
abordaban poblaciones distintas a niños
menores de cinco años, se centraban
exclusivamente en causas clínicas o genéticas
de la malnutrición, correspondían a estudios
cualitativos sin medición nutricional objetiva o
habían sido publicados fuera del periodo
definido.
En consecuencia, 67 artículos fueron evaluados
a texto completo, de los cuales 48 fueron
excluidos por no analizar determinantes
socioeconómicos o comunitarios asociados a la
desnutrición crónica infantil, presentar
limitaciones metodológicas relevantes o no
disponer de acceso al documento completo para
finalmente tener una muestra de 19 estudios que
cumplieron con los criterios de inclusión y
fueron incorporados en la síntesis cualitativa
para lo cual el proceso completo de
identificación, cribado, elegibilidad e inclusión
se presenta en el diagrama de flujo PRISMA
(Page, M., et al. 2021) (Figura 1).
Figura 1: Diagrama PRISMA
Fuente: Elaboración Propia
Los estudios incluidos fueron realizados
predominantemente en países latinoamericanos,
especialmente en Ecuador y Perú los cuales
corresponden a diseños observacionales de tipo
transversal, cohortes prospectivas y revisiones
sistemáticas, los tamaños muestrales mostraron
una amplia variabilidad desde investigaciones
con menos de 50 participantes hasta análisis
secundarios de encuestas nacionales con más de
catorce mil niños evaluados, las poblaciones
estudiadas estuvieron conformadas en su
mayoría por niños menores de cinco años
residentes en áreas rurales, comunidades
indígenas y contextos socioeconómicos
vulnerables. Los determinantes analizados
incluyeron factores estructurales como la
pobreza del hogar, el bajo nivel educativo
materno, las condiciones de vivienda y el
acceso a servicios básicos, así como
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determinantes intermedios relacionados con
prácticas alimentarias, lactancia materna,
presencia de enfermedades infecciosas y acceso
a servicios de atención primaria de salud donde
los principales resultados evaluados
corresponden a la prevalencia e incidencia de
desnutrición crónica infantil y a medidas de
asociación como odds ratio, riesgo relativo e
intervalos de confianza. Los estudios incluidos
en la revisión evidencian una predominancia de
diseños observacionales y revisiones
sistemáticas, desarrollados en el contexto
ecuatoriano y en países de la región andina. En
conjunto, los hallazgos muestran una fuerte
asociación entre la desnutrición crónica infantil
y determinantes socioeconómicos, ambientales
y de acceso a servicios. A continuación, se
presentan sus principales características.
Resultados
Los estudios evidenciaron que la desnutrición
crónica infantil en menores de cinco años está
asociada con múltiples factores que interactúan
entre sí, entre los hallazgos más frecuentes se
identificaron determinantes socioeconómicos y
estructurales, como la pobreza, la baja
escolaridad materna, la pertenencia a grupos
indígenas y las condiciones desfavorables del
hogar; además de factores intermedios
relacionados con la alimentación, la lactancia
materna, la anemia y las enfermedades
infecciosas. También se identificaron
determinantes comunitarios vinculados con la
ruralidad, el acceso a agua y saneamiento y las
dificultades para acceder a los servicios de salud
es por ello, que los resultados muestran que la
DCI presenta un comportamiento multifactorial
y varía según las condiciones sociales,
económicas y territoriales de cada población,
para facilitar la interpretación de la evidencia,
los estudios incluidos y sus principales
hallazgos se presentan de forma comparativa en
la Tabla 2, mientras que la Tabla 3 sintetiza los
determinantes identificados según sus
principales categorías.
Tabla 2. Resultados obtenidos
Autor/A
ño
País
Diseño
Población (n)
Outcome
Resultados Principales
Técnicas
estadísticas
Alcocer,
L., et al.
(2024)
Ecuador
Observaciona
l, analítico
267 niños
menores de 24
meses.
Prevalencia de talla
baja/DCI y factores
asociados.
Talla baja asociada al cese
temprano de LME, mala
transición alimentaria e
interrupciones temporales en la
provisión de micronutrientes
en farmacia. La DCI se vincula
a factores biológicos,
ambientales e institucionales.
Estadística
descriptiva,
frecuencias,
porcentajes,
media=8.96
meses, mediana
= 8 meses, DE =
5.09.
Alvarado
, C., et al.
(2025)
Ecuador
Mixto,
transversal
20 niños menores
de 2 años con DCI
y 13 profesionales
de salud.
Caracterización del
riesgo de DCI y plan
de intervención
local.
El 100% de los niños presentó
talla baja severa (<-3DE).
Predominio de madres
adolescentes en unión libre,
90% sin ingresos propios, baja
disponibilidad de
frutas/verduras (30%) y 100%
recurre a curanderos antes que
al centro de salud.
Estadística
descriptiva.
Del
Carchi,
U., et al.
(2024)
Ecuador
Explicativo,
no
experimental
612 niños
menores de 5
años.
Prevalencia
provincial y modelo
predictivo de DCI
Prevalencia de DCI en la
provincia: 26.6% mayor en
varones: 57.7% vs. niñas:
42.3%. Factores predictivos:
Infecciones respiratorias
agudas (IRA), anemia infantil,
omisión de comidas por falta
de recursos y residencia rural.
Regresión
logística Binaria,
prueba ómnibus
de razón de
verosimilitud
Chi-cuadrado =
45.680; (p =
0.000).
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De
Aparicio,
C.,
(2024)
Ecuador
Descriptivo y
educativo
Población infantil
y madres
gestantes/lactantes
.
Prevención de la
DCI y del déficit
cognitivo en los
primeros 1,000 días.
El agua contaminada causa
diarreas y parasitosis
recurrentes que impiden la
absorción de nutrientes.
Resalta la necesidad de
controles integrales en los
primeros 1,000 días para evitar
daños neurológicos e
intelectuales.
Análisis
cualitativo de
contenido y
síntesis narrativa.
Echeverrí
a, W.
(2022)
Ecuador
Analítico
14,574 niños
menores de 5
años.
Probabilidad
condicional de
padecer DCI
Prevalencia nacional: 23.0%.
Aumentan la probabilidad de
DCI: etnia indígena (+6.1%),
sexo masculino, altitud y
presencia de varios menores en
el hogar. Reducen la
probabilidad: agua por red
pública/alcantarillado -2.8% y
recolección municipal de
basura -4.5%.
Regresión
logística binaria,
efectos
marginales,
prueba de Wald
Chi² (371.44, (p
< 0.001), R² de
McKelvey y
Zavoina (0.915).
Flores,
P., et al.
(2021)
Ecuador
Transversal
11,231 niños
menores de 5
años.
Clasificación y
predicción del riesgo
de DCI
La etnia indígena y la baja
escolaridad materna son las
variables de mayor peso, la
escolaridad superior (coef -
0.277) y bachillerato (coef -
0.164) funcionan como
protectores. Los árboles de
decisión/boosting superaron el
rendimiento predictivo de la
regresión clásica.
Regresión
logística,
Árboles de
clasificación,
Random Forest,
Gradient
Boosting y
algoritmo ROSE.
Gonzales
, A., et al.
(2024)
Perú
Cuantitativo,
transversal
293 niños de 6 a
35 meses.
Desnutrición crónica
infantil.
Prevalencia de DCI: 37.5%
(urbano marginado: 44.7% vs.
rural: 17.8%). Factores
asociados: antecedentes de
infecciones respiratorias
agudas, diarreas recurrentes,
anemia infantil, talla materna
<145 cm y condición de NBI.
Pruebas de Chi-
cuadrado de
independencia y
Regresión
logística binaria
(p<0.05),
IC95%).
Antezana
, M.
(2023)
Perú
Descriptivo,
análisis de
contenido
Informes y
programas
presupuestales
sobre
DCI/anemia.
Evolución y
perspectivas de la
DCI y la anemia
infantil
Reducción de la DCI nacional
de 28.5% (2007) a 11.7%
(2022), manteniendo brechas
elevadas en áreas rurales
(23.9%). Los programas de
suplementación con hierro en
polvo (Chispitas) y Qali
Warma mostraron falencias de
efectividad en territorio.
Matriz de análisis
de documento y
Datos y síntesis
cualitativa.
Moncayo
, A., et al.
(2023)
Ecuador
Cohorte
prospectiva
138 niños
indígenas menores
de 5 años.
Incidencia
acumulada de DCI
en un período de
seguimiento de un
año.
Incidencia acumulada de DCI:
20.3% en un año de
seguimiento. El acceso
limitado a la atención primaria
de salud (APS) y el escaso
número de controles
preventivos en áreas rurales
dispersas fueron los
determinantes principales.
Análisis de
cohortes,
Regresión de
Poisson
modificada, Risk
Ratios (RR/PR),
(p) -valor e
IC95%.
Ayelign,
A., et al.
(2021)
Etiopía
Transversal
11,023 niños de 0
a 59 meses
Desnutrición crónica
stunting, HAZ <-2
DE
Prevalencia de stunting: 38%.
Factores de protección:
educación secundaria materna
(AOR: 0.67), riqueza (AOR:
0.65), consumo de leche
(AOR: 0.63), fórmula (AOR:
0.41), vísceras (AOR: 0.52),
frutas/verduras ricas en beta-
caroteno (AOR: 0.72–0.77),
desparasitación en embarazo
(AOR: 0.11) y parto
institucional (AOR: 0.64).
Mayor riesgo: nacimiento
gemelar (AOR: 2.16–2.43) y
tamaño pequeño al nacer
(AOR: 5.10).
Regresión
logística
bivariada y
multivariada
(Crude Odds
Ratio - COR,
Adjusted Odds
Ratio - AOR,
IC95%).
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Castro,
J., et al.
(2021)
Perú
Transversal,
explicativo y
predictivo
380 familias
rurales con niños
<5 años de 15
distritos andinos
Desnutrición crónica
y desarrollo de
modelo predictivo
Prevalencia de stunting:
40.3%. El mejor modelo
predictivo eligió: educación
materna, consumo oportuno de
calostro, peso al nacer y
crianza familiar de cuyes, la
falta de calostro incrementó el
riesgo de stunting 4.13 veces y
no criar cuyes lo elevó 3.12
veces.
Pruebas de Chi-
cuadrado,
correlación de
Spearman,
regresión
logística
bivariada y
multivariada,
prueba de
Hosmer y
Lemeshow, R^2
de Nagelkerke.
Chakrabo
rty, R., et
al. (2024)
Ecuador
Transversal
20,510 niños <5
años (0–59 meses)
Diarrea, síntomas de
enfermedades
respiratorias (RI) y
desnutrición crónica
(stunting)
Prevalencia de stunting:
23.2%. HFI moderada-severa
se asoció con diarrea (PR:
1.39) y enfermedades
respiratorias (PR: 1.34). HWI
se asoció con enfermedades
respiratorias (PR: 1.13). La
coocurrencia HFI-HWI elevó
el riesgo de diarrea (PR: 1.30)
y respiratorias (PR: 1.45). No
hubo asociación directa de
HFI/HWI con stunting en
modelos ajustados.
Modelos de
regresión log-
binomial y
regresión de
Poisson
modificada con
errores estándar
robustos,
evaluación de
multicolinealida
d (VIF) e
interacciones
multiplicativas.
Fogarty,
B., et al.
(2025)
México
Transversal
agrupado
20,803 niños
menores de 5 años
Desnutrición
crónica, HAZ <-2
DE
Prevalencia de stunting: 13.9%
promedio 15.3% en 2018. El
algoritmo XGBoost obtuvo el
mejor ajuste Youden
Index=0.255, los predictores
más importantes del stunting
fueron: estatus
socioeconómico del hogar,
estado de residencia, edad del
niño, condición de indígena y
nivel de marginación
municipal.
Algoritmos de
Machine
Learning
(XGBoost,
LightGBM,
Random Forest,
Regresión
Logística, Redes
Neuronales,
MARS),
imputación,
oversampling,
validación
cruzada
estratificada de
10 pliegues,
métricas Youden
Index y MCC.
Joe, W.,
et al.
(2025)
Afganistá
n
Transversal
31,189 niños
menores de 5 años
(0–59 meses)
Desnutrición
crónica, HAZ <-2
DE y stunting
severo (HAZ (<-3)
DE
Prevalencia de stunting:
44.5%; stunting severo: 21.6%.
Las niñas tuvieron menor
probabilidad (OR: 0.90). El
riesgo aumentó con la edad
(OR: 3.49 a los 24-36 meses).
Factores protectores:
educación materna (OR: 0.78),
mayor riqueza (OR: 0.49 en
quintil superior), exposición a
medios (OR: 0.86), agua
segura (OR: 0.92) y diversidad
dietética mínima (OR: 0.78).
La defecación al aire libre
elevó el riesgo (OR: 1.17).
Tablas cruzadas,
prueba de
Wilcoxon,
prueba HSD de
Tukey, regresión
logística
multivariada
(OR, IC95%),
análisis
estratificado y de
sensibilidad.
Mansur,
M., et al.
(2021)
Banglade
sh
Transversal
cuantitativo
híbrido
6,170 niños
menores de 5 años
Desnutrición crónica
Prevalencia de stunting:
36.5%. Factores individuales
asociados: división de Sylhet
(OR: 1.57), área urbana (OR:
1.28) y madre trabajadora (OR:
1.21). Protectores: quintil más
rico (OR: 0.56), IMC materno
(>25) (OR: 0.68) y decisiones
compartidas en salud (OR:
0.83). La regla de interacción
de ML reveló que niños (>14)
meses de hogares pobres con
padres poco educados en
ciertas divisiones alcanzaron
un OR de 2.52.
Árboles de
inferencia
condicional,
regresión
logística binaria
ajustada por
diseño muestral
complejo,
validación
cruzada de 10
pliegues y
métricas
ROC/AUC.
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(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
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Prasad,
J., et al.
(2021)
India
Transversal
259,627 niños
menores de 5 años
Desnutrición crónica
y bajo peso.
Prevalencia de stunting: 38.4%
hasta 48.1% en hogares pobres.
Niños de hogares pobres
tuvieron odds de stunting de
OR: 2.67 (1.83 en modelo
ajustado) frente a ricos.
Hogares pobres concentran el
40% de niños con stunting.
Madres analfabetas
concentraron el 60% de casos
de stunting (OR: 2.07 en
modelo ajustado). Madres con
bajo peso aportaron el 15% de
casos (OR: 1.25).
Análisis
bivariado,
Regresión
Logística
Forward (Odds
Ratio - OR,
IC95%) y Riesgo
Atribuible
Poblacional
(PAR).
Rivadene
ira, M., et
al. (2022)
Ecuador
Transversal
1,204 niños
indígenas Kichwa
<5 años de la
provincia de
Chimborazo
Desnutrición crónica
stunting, HAZ <-2
DE
Prevalencia de stunting:
51.6%. Variables
independientes asociada:
hacinamiento PR: 1.20, madre
requiere que el padre le dé
dinero para medicinas PR:
1.33, padre no aportó dinero de
manutención en 12 meses PR:
1.58, talla materna <150 cm
PR: 1.42 y niño muy pequeño
al nacer PR: 1.75.
Análisis
bivariado y
regresión
jerárquica
multivariada de
Poisson
(Prevalence
Ratio - PR,
IC95%).
Widyanin
gsih et al.
(2022)
Indonesia
Transversal
3,887 niños de 0 a
59 meses
Desnutrición crónica
y disparidades
socioeconómicas y
geográficas
La baja talla materna y el bajo
nivel educativo materno
aumentaron las probabilidades
de stunting en todos los grupos.
El consumo de snacks no
saludables predijo stunting en
hogares no pobres (aOR: 1.23).
Las diferencias en
características explicaron el
55.35% de la disparidad por
gasto del hogar.
Regresión
logística
estratificada y
método de
descomposición
de Oaxaca-
Blinder.
Ulep, V.,
et al.
(2021)
Filipinas
Transversal
1,881 niños de 6 a
23 meses
Desnutrición crónica
y descomposición de
la brecha
socioeconómica
Prevalencia de stunting: 38.5%
(45.0% en pobres vs. 32.0% en
no pobres). Los factores
maternos explicaron (>50%) de
la desigualdad en stunting: talla
materna (26%), educación
materna (18%) e IMC materno
(17%), seguidos de calidad
prenatal (12%), diversidad
dietética (12%) y suplemento
de hierro (5%).
Modelo de
probabilidad
lineal
(LPM/OLS) y
descomposición
econométrica de
Oaxaca-Blinder.
Fuente: Elaboración propia
Los resultados de la Tabla 2 evidencian que la
desnutrición crónica infantil es un fenómeno
multifactorial, asociado con condiciones
socioeconómicas desfavorables, baja
escolaridad materna, ruralidad, acceso limitado
a servicios de salud, prácticas alimentarias
inadecuadas y factores clínicos como anemia e
infecciones recurrentes, estos hallazgos
permiten agrupar los principales determinantes
en categorías estructurales, intermedias y
comunitarias, como se sintetiza en la (Tabla 3).
Tabla 3. Síntesis por categorías
Autor/Año
Categoría
Factor principal
Hallazgo principal
Alcocer, L., et al.
(2024)
Intermedio
Lactancia y alimentación
Talla baja asociada al cese temprano de LME, transición alimentaria
inadecuada y problemas en provisión de micronutrientes.
Alvarado, C., et al.
(2025)
Estructural
Dependencia económica y
maternidad adolescente
90% de las madres no tenía ingresos propios; se identificaron además
maternidad adolescente y factores culturales.
Del Carchi, U., et
al. (2024)
Intermedio
Infecciones, anemia y
alimentación
IRA, anemia, omisión de comidas por falta de recursos y residencia
rural fueron factores predictivos de DCI.
De Aparicio, C.
(2024)
Comunitario
Agua contaminada
Agua contaminada vinculada con diarrea y parasitosis recurrentes que
interfieren con la absorción de nutrientes.
Echeverría, W.
(2022)
Estructural
Etnia indígena y
condiciones del hogar
Etnia indígena incrementó la probabilidad de DCI en 6,1%;
agua/saneamiento y recolección de basura mostraron efecto protector.
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Flores, P., et al.
(2021)
Estructural
Etnia y educación materna
Etnia indígena y baja escolaridad materna fueron variables de mayor
peso; educación superior y bachillerato resultaron protectores.
Gonzales, A., et al.
(2024)
Intermedio
Morbilidad y talla materna
DCI de 37,5%; asociada con IRA, diarrea recurrente, anemia, talla
materna <145 cm y necesidades básicas insatisfechas.
Antezana, M.
(2023)
Comunitario
Programas sociales y
ruralidad
DCI disminuyó de 28,5% a 11,7%, pero persistieron brechas rurales;
se identificaron limitaciones de programas de suplementación.
Moncayo, A., et al.
(2023)
Comunitario
Acceso a atención primaria
Incidencia de DCI de 20,3%; acceso limitado a APS y pocos controles
preventivos fueron determinantes principales.
Ayelign, A., et al.
(2021)
Estructural/intermedio
Educación, riqueza y dieta
Educación materna (AOR 0,67) y riqueza (AOR 0,65) fueron
protectoras; tamaño pequeño al nacer elevó el riesgo (AOR 5,10).
Castro, J., et al.
(2021)
Estructural/intermedio
Educación y prácticas
alimentarias
Falta de consumo oportuno de calostro aumentó 4,13 veces el riesgo;
no criar cuyes lo elevó 3,12 veces.
Chakraborty, R., et
al. (2024)
Comunitario
Inseguridad alimentaria e
hídrica
HFI/HWI se relacionaron con diarrea y enfermedad respiratoria; no se
observó asociación directa ajustada con stunting.
Fogarty, B., et al.
(2025)
Estructural
Estatus socioeconómico
Los principales predictores fueron estatus socioeconómico, lugar de
residencia, edad, condición indígena y marginación municipal.
Joe, W., et al.
(2025)
Estructural/intermedio
Riqueza, educación y
saneamiento
Educación materna (OR 0,78), mayor riqueza (OR 0,49) y diversidad
dietética (OR 0,78) fueron protectoras; defecación al aire libre
aumentó el riesgo (OR 1,17).
Mansur, M., et al.
(2021)
Estructural
Pobreza y educación
parental
Niños >14 meses de hogares pobres y padres con baja educación
alcanzaron OR 2,52 en determinados contextos.
Prasad, J., et al.
(2021)
Estructural
Pobreza y educación
materna
Hogares pobres presentaron OR ajustado 1,83; madres analfabetas OR
ajustado 2,07.
Rivadeneira, M., et
al. (2022)
Estructural/intermedio
Condiciones del hogar y
maternas
Hacinamiento PR 1,20; dependencia económica para medicinas PR
1,33; falta de manutención paterna PR 1,58; talla materna <150 cm
PR 1,42.
Widyaningsih et al.
(2022)
Estructural
Educación y condición
socioeconómica
Baja talla y bajo nivel educativo materno aumentaron la probabilidad
de stunting; características socioeconómicas explicaron 55,35% de la
disparidad.
Ulep, V., et al.
(2021)
Estructural/intermedio
Factores maternos y
desigualdad
Stunting 45% en pobres vs. 32% en no pobres; talla materna explicó
26% de la desigualdad, educación 18% e IMC 17%.
Fuente: Elaboración propia
La síntesis de la Tabla 3 muestra que los
determinantes de la desnutrición crónica infantil
se concentran en factores estructurales y
socioeconómicos, intermedios y comunitarios
donde la pobreza, la baja escolaridad materna,
la pertenencia indígena, las prácticas
alimentarias inadecuadas y las dificultades de
acceso a los servicios de salud destacan como
factores recurrentes, evidenciando la necesidad
de intervenciones integrales y multisectoriales
para prevenir la DCI.
Discusión
Los hallazgos identificados nos muestran que la
desnutrición crónica infantil actualmente es
considerada una problemática de salud pública
multicausal e interconectada donde el retraso en
el crecimiento lineal en la primera infancia no
responde únicamente a un déficit dietético
aislado, sino que resulta de la interacción de
factores socioeconómicos, condiciones
biológicas maternas, episodios infecciosos
recurrentes y barreras comunitarias de acceso a
servicios esenciales, al analizar esta estructura
conceptual en la población ecuatoriana, Del
Carchi, U., et al. (2024) enfatizan que las
privaciones estructurales básicas condicionan
las vulnerabilidades subyacentes e inmediatas
en la salud infantil.
En la dimensión socioeconómica, la pobreza
monetaria, las desigualdades étnicas y
educativas constituyen los predictores de mayor
peso sobre el estado nutricional, el análisis
econométrico de la encuesta ENSANUT
realizado por Echeverría, W. (2022) demuestra
que la pertenencia a la etnia indígena y la baja
escolaridad de la madre representan las
variables con mayor impacto en la probabilidad
de padecer DCI así mismo, la aplicación de
algoritmos de árboles de decisión por parte de
Flores, P., et al. (2021) confirmó que la
adscripción étnica y el nivel educativo materno
superan en jerarquía predictiva a otros factores
del hogar. Es por ello que la evaluación
territorial desarrollada por Rivadeneira, M., et
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al. (2022) en la población Kichwa de
Chimborazo evidenció que el hacinamiento y la
falta ayuda financiera paterna elevan la
prevalencia de baja talla en niños menores de
cinco años, esta influencia de los determinantes
macroestructurales también se reporta
ampliamente en las investigaciones
internacionales, es por ello que en México, los
modelos de aprendizaje automático formulados
por Fogarty, B., et al. (2025) ubicaron al índice
de riqueza del hogar, el grado de marginación
municipal y la adscripción indígena entre los
principales predictores del stunting. A nivel
mundial, la evidencia en la India presentada por
Prasad, J., et al. (2021) corrobora que la
concentración de casos de DCI se acentúa en los
quintiles más vulnerables de riqueza y en
madres analfabetas, complementariamente, los
análisis de descomposición econométrica
ejecutados por Ulep, V., et al. (2021) en
Filipinas demostraron que más de la mitad de la
brecha de desigualdad socioeconómica en el
crecimiento infantil es explicada directamente
por el nivel educativo y la talla de la madre.
Las prácticas de alimentación en la primera
infancia y el estado biológico de la madre
representan los condicionantes inmediatos del
desarrollo infantil, en el área hospitalaria y de
atención primaria, Alcocer, L., et al. (2024)
destacan que la interrupción temprana de la
lactancia materna y la inadecuada transición a
alimentos sólidos comprometen el desarrollo
antropométrico, mientras que en comunidades
rurales andinas, Castro, J., et al. (2021)
observaron que la ingesta oportuna de calostro
en las primeras horas de vida y la
diversificación dietética familiar funcionan
como importantes factores protectores contra la
malnutrición. A nivel internacional, Ayelign,
A., et al. (2021) demostró en Etiopía que el
tamaño pequeño al nacer es el predictor
biológico de mayor riesgo para el desarrollo de
DCI, mientras que el consumo de lácteos y
alimentos de origen animal ejerce un efecto
protector decisivo, la aplicación de árboles de
inferencia condicional por Mansur, M., et al.
(2021) en Bangladesh reveló complejas
interacciones donde la edad del niño mayor a 14
meses en hogares con baja instrucción de los
cuidadores y bajo índice de masa corporal
materno incrementa el riesgo de retraso en la
talla.
Las morbilidades infecciosas y las deficiencias
de micronutrientes operan de forma sinérgica
acelerando el deterioro nutricional, los estudios
de Gonzales, A., et al. (2024) en la sierra norte
del Perú identificaron que el antecedente de
infecciones respiratorias agudas, la enfermedad
diarreica aguda y la anemia infantil se asocian
de manera altamente significativa con la
presencia de baja talla, desde una perspectiva
fisiopatológica, De Aparicio, C. (2024) explica
que los episodios diarreicos y las parasitosis
recurrentes lesionan la mucosa digestiva,
impidiendo la utilización biológica de
nutrientes esenciales como hierro, zinc y
vitamina A durante la ventana crítica de los
primeros 1,000 días, ante esta problemática,
Antezana, M. (2023) señala en su evaluación de
programas sociales en Perú que las estrategias
clínicas aisladas, tales como la distribución
masiva de micronutrientes en polvo, han
mostrado limitaciones en su efectividad si no se
acompañan de un seguimiento continuo y de
intervenciones sobre el entorno.
Las condiciones ambientales, la infraestructura
de saneamiento y la distancia física a los centros
de salud configuran el entorno de riesgo
comunitario, al analizar los datos de ENSANUT
en Ecuador, Chakraborty, R., et al. (2024)
constataron que la coexistencia de inseguridad
alimentaria e hídrica en el hogar incrementa las
probabilidades de padecer diarrea e infecciones
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respiratorias, por su parte, el estudio de cohorte
conducido por Moncayo, A., et al. (2023) en
Chimborazo reportó una incidencia de DCI del
20.3% en un año, vinculando este incremento
con la baja frecuencia de controles preventivos
de niño sano en áreas rurales dispersas.
En comunidades rurales vulnerables como
Zapotal, Alvarado, C., et al. (2025) observaron
que la maternidad adolescente, la falta de
ingresos propios en el 90% de las madres y la
inaccesibilidad geográfica fortalecen la
recurrencia a la medicina ancestral antes de
acudir al centro de salud, en el plano
internacional, Joe, W., et al. (2025)
determinaron mediante encuestas MICS en
Afganistán que la defecación al aire libre eleva
el riesgo de stunting (OR: 1.17), mientras que el
acceso a fuentes de agua potable segura reduce
la probabilidad de desnutrición.
Al contrastar la evidencia nacional con los
hallazgos internacionales, se observa una clara
convergencia en el papel determinante de la
escolaridad materna y la riqueza del hogar, sin
embargo, estudios como el de Widyaningsih et
al. (2022) en Indonesia donde las brechas
socioeconómicas explicaron el 55.35% de la
disparidad en la prevalencia de stunting
muestran que mientras en Asia la paridad y el
consumo de ultraprocesados ganan peso, en la
región andina la altitud geográfica, la ruralidad
dispersa y la condición étnica indígena se
consolidan como factores de vulnerabilidad
específicos.
Las implicaciones para las políticas de salud
pública son contundentes: erigir una respuesta
efectiva contra la desnutrición crónica infantil
exige superar las intervenciones puramente
asistenciales o alimentarias, se requiere un
abordaje intersectorial real que integre la
dotación de infraestructura de agua segura y
alcantarillado, el empoderamiento educativo de
las mujeres, la protección social y el
fortalecimiento de la atención primaria de salud
con enfoque intercultural durante los primeros
1,000 días de vida.
Entre las principales limitaciones detectadas
destaca la heterogeneidad metodológica de los
estudios, que abarca desde análisis de regresión
logística econométrica, modelos de Machine
Learning y estudios de cohortes hasta revisiones
sistemáticas. Asimismo, el predominio de
diseños de corte transversal en la mayoría de las
fuentes primarias restringe la inferencia de
causalidad directa, sugiriendo la necesidad de
impulsar futuras investigaciones longitudinales.
En conclusión, la evidencia demuestra de forma
contundente que la educación materna, la
etnicidad indígena, las morbilidades infecciosas
recurrentes, las prácticas de lactancia y la
cobertura de agua y saneamiento constituyen
los determinantes más relevantes de la DCI,
estos resultados responden de manera directa al
objetivo de esta revisión, aportando una base
empírica fundamentada para reorientar las
estrategias territoriales de prevención de la
malnutrición infantil.
Conclusiones
La evidencia analizada permite concluir que la
desnutrición crónica infantil es la expresión de
desigualdades sociales y territoriales
acumuladas durante la primera infancia, por lo
que su prevención no puede limitarse a
intervenciones nutricionales o asistenciales
aisladas para ello su abordaje requiere una
respuesta integral, sostenida e intersectorial
durante los primeros 1.000 días de vida, capaz
de articular la atención primaria de salud con
políticas de educación, protección social,
seguridad alimentaria, vivienda, agua y
saneamiento. Las intervenciones deben
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adaptarse a las características de cada territorio
y priorizar a las poblaciones rurales, indígenas
y socioeconómicamente vulnerables, además,
es necesario fortalecer el seguimiento familiar y
comunitario, la pertinencia intercultural de los
servicios y la continuidad de las acciones
públicas, con el propósito de reducir las brechas
que condicionan el crecimiento infantil donde el
predominio de diseños observacionales y la
heterogeneidad metodológica limitan la
posibilidad de establecer relaciones causales.
En consecuencia, futuras investigaciones
deberán evaluar longitudinalmente la
efectividad de las intervenciones integrales y
aportar evidencia que oriente decisiones de
política pública ajustadas a los contextos
locales.
Referencias Bibliográficas
Alcocer, L., & Moreira, J. (2024). Desnutrición
crónica infantil en menores de 24 meses que
acuden a un centro de salud ecuatoriano,
enero–marzo 2023. Revista Científica
Arbitrada Multidisciplinaria
PENTACIENCIAS, 6(3).
https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v6i3.1
112
Alvarado, C., Alvarado, E., Aguilar, Y.,
Aguilar, L., & Aguilar, J. (2025). Plan de
intervención en menores de dos años con
desnutrición crónica infantil. Estudios y
Perspectivas Revista Científica y Académica,
5(1), 2774–2791.
https://doi.org/10.61384/r.c.a..v5i1.864
Antezana, M. (2023). Desnutrición crónica
infantil en Perú: Avances y perspectivas.
Revista Vive, 6(18).
https://doi.org/10.33996/revistavive.v6i18.26
9
Ayelign, A., & Zerfu, T. (2021). Household,
dietary and healthcare factors predicting
childhood stunting in Ethiopia. Heliyon, 7(4),
e06733.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e0673
3
Castro, J., Chirinos, D., & De La Cruz, G.
(2021). Predictive model of stunting in the
Central Andean region of Peru based on
socioeconomic and agri-food determinants.
Public Health in Practice, 2, 100112.
https://doi.org/10.1016/j.puhip.2021.100112
Chakraborty, R., Armijos, R., Beidelman, E.,
Rosenberg, M., & Weigel, M. (2024).
Household food and water insecurity and its
association with diarrhoea, respiratory illness,
and stunting in Ecuadorian children under 5
years. Maternal and Child Nutrition, 20(4),
e13683. https://doi.org/10.1111/mcn.13683
Del Carchi, U., Montenegro, M., Meneses, M.,
& De Chimborazo, U. (2024). Factores de
riesgo que influyen en la desnutrición crónica
infantil en niños menores de 5 años en la
provincia de Morona Santiago Ecuador.
ESPACIOS, 45(6), 54–72.
https://doi.org/10.48082/espacios-
a24v45n06p05
Echeverría, W. (2022). Determinantes
socioeconómicos de la desnutrición crónica en
menores de cinco años: Evidencia desde
Ecuador. Interdisciplina, 10(28), 591.
https://doi.org/10.22201/ceiich.24485705e.20
22.28.83314
Flores, P., & Congacha, G. (2021). Factores
asociados a la desnutrición crónica infantil en
Ecuador: Estudio basado en modelos de
regresión y árboles de clasificación. Perfiles,
1(26), 21–33.
https://doi.org/10.47187/perf.v1i26.132
Fogarty, B., García, A., Chawla, N., & Serván,
E. (2025). Social and economic predictors of
under-five stunting in Mexico: a
comprehensive approach through the XGB
model. Journal of Global Health, 15, 04065.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11
907376/
Gonzales, A., & Villar, M. (2024). Factores
asociados a la desnutrición crónica infantil en
la sierra norte de Perú. Revista Eugenio
Espejo, 18(3), 74–87.
https://doi.org/10.37135/ee.04.21.06
Headey, D., Hirvonen, K., & Hoddinott, J.
(2023). Animal sourced foods and child
stunting in low- and middle-income countries:
Evidence from national surveys. The
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 10.1
Edición Especial X 2026
Página 577
American Journal of Clinical Nutrition,
117(3), 563–576.
https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2022.11.010
Joe, W., Prakash, A., Azimi, S., Galvin, M.,
Murira, Z., Salamanca, G., & Sethi, V. (2025).
Levels, severity, and determinants of stunting
in children 0–59 months in Afghanistan:
Secondary analysis of Multiple Indicator
Cluster Survey, 2022-23. PLOS Global Public
Health, 5(4), e0004423.
https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0004423
Mansur, M., Afiaz, A., & Hossain, M. (2021).
Sociodemographic risk factors of under-five
stunting in Bangladesh: Assessing the role of
interactions using a machine learning method.
PLoS ONE, 16(8), e0256729.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256729
Moncayo, A., Paredes, K., Rivadeneira, M., &
Moncayo, A. (2023). Incidencia de
desnutrición crónica y factores asociados en
una cohorte de niños menores de 5 años.
Revista Ecuatoriana de Pediatría, 24(1), 79–
89. https://doi.org/10.52011/206
Organización Mundial de la Salud, OMS.
(2021). Malnutrition.
https://www.who.int/news-room/fact-
sheets/detail/malnutrition
Organización Panamericana de la Salud, OPS.
(2020). Panorama de la seguridad alimentaria
y nutricional en América Latina y el Caribe
2020. https://doi.org/10.4060/cb2242es
Page, M., McKenzie, J., Bossuyt, P., Boutron,
I., Hoffmann, T., Mulrow, C., Shamseer, L.,
Tetzlaff, J., Akl, E., Brennan, S., Chou, R.,
Glanville, J., Grimshaw, J., Hróbjartsson, A.,
Lalu, M., Li, T., Loder, E., Mayo, E.,
McDonald, S., Moher, D. (2021). The
PRISMA 2020 statement: an updated
guideline for reporting systematic reviews.
BMJ, 372, n71.
https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Prasad, J., Pezhhan, A., & Patil, S. (2021).
Effect of wealth, social inequality, Mother’s
BMI, and education level on child
malnutrition in India. Diabetes & Metabolic
Syndrome Clinical Research & Reviews,
15(6), 102304.
https://doi.org/10.1016/j.dsx.2021.102304
Rivadeneira, M., Moncayo, A., Cóndor, J.,
Tello, B., Buitrón, J., Astudillo, F., Caicedo,
J., Estrella, A., Naranjo, A., & Torres, A.
(2022). High prevalence of chronic
malnutrition in indigenous children under 5
years of age in Chimborazo-Ecuador:
multicausal analysis of its determinants. BMC
Public Health, 22(1), 1977.
https://doi.org/10.1186/s12889-022-14327-x
Tinizaray, K., Guanoluisa, A., & Sandoval, G.
Ulep, V., Uy, J., & Casas, L. (2021). What
explains the large disparity in child stunting in
the Philippines? A decomposition analysis.
Public Health Nutrition, 25(11), 2995–3007.
https://doi.org/10.1017/s136898002100416x
UNICEF, World Health Organization, & World
Bank. (2023). Levels and trends in child
malnutrition.
https://www.who.int/publications/b/78252
Victora, C., Christian, P., Vidaletti, L., Gatica,
G., Menon, P., & Black, R. (2021). Revisiting
maternal and child undernutrition in low-
income and middle-income countries: variable
progress towards an unfinished agenda. The
Lancet, 397(10282), 1388–1399.
https://doi.org/10.1016/s0140-
6736(21)00394-9
Widyaningsih, Mulyaningsih, Rahmawati, &
Adhitya. (2022). Determinants of
socioeconomic and rural-urban disparities in
stunting: evidence from Indonesia. Rural and
Remote Health, 22(1), 7082.
https://doi.org/10.22605/rrh7082
Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Klever Roberto
Leguízamo Silva, María Catalina Carvajal Endara.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 10.1
Edición Especial X 2026
Página 578
Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
Klever Roberto Leguízamo Silva: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de los datos,
redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del estudio.
María Catalina Carvajal Endara: curación y organización de los datos, participación en la recolección de información, validación de los resultados obtenidos y
elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación presentada, la autoría del manuscrito ni la publicación del presente artículo.
Declaración de financiamiento
La presente investigación no recibió financiamiento externo ni apoyo económico institucional por parte de la Universidad Estatal de Milagro (UNEMI). El estudio
fue autofinanciado por los autores como parte del desarrollo académico del programa de Maestría en Salud Pública con mención en Atención Primaria de Salud de
dicha institución.
Declaración del editor
El editor responsable certifica que el proceso editorial del presente artículo se desarrolló conforme a los principios de integridad científica, transparencia y buenas
prácticas editoriales. El manuscrito fue sometido a un proceso de evaluación mediante revisión por pares doble ciego, garantizando la confidencialidad de la
identidad de los autores y revisores durante todo el proceso de dictamen académico. Asimismo, el editor declara que el artículo cumple con los criterios científicos,
metodológicos y éticos establecidos por la revista.
Declaración de los revisores
Los revisores externos que participaron en la evaluación del presente manuscrito declaran haber realizado el proceso de revisión de manera objetiva, independiente
y confidencial. Asimismo, manifiestan que no mantienen conflictos de interés con los autores ni con la investigación evaluada, y que sus observaciones y
recomendaciones se fundamentan exclusivamente en criterios científicos, metodológicos y académicos.
Declaración ética de la investigación
Los autores declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios éticos de la investigación científica, garantizando la confidencialidad de los datos
y el respeto a los participantes del estudio. En los casos en que la investigación involucre seres humanos, los procedimientos deben ajustarse a los principios éticos
establecidos en la Declaración de Helsinki y a las normativas institucionales correspondientes.
Declaración sobre el uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que el uso de herramientas de inteligencia artificial, en caso de haberse utilizado durante el proceso de investigación o redacción del manuscrito,
se realizó únicamente como apoyo técnico para mejorar la claridad del lenguaje o el análisis de información, manteniendo siempre la responsabilidad intelectual
sobre el contenido del artículo. Las herramientas de inteligencia artificial no fueron utilizadas como autoras del manuscrito ni sustituyen la responsabilidad
académica de los investigadores.
Disponibilidad de datos
Los datos que respaldan los resultados de esta investigación estarán disponibles previa solicitud razonable al autor de correspondencia, respetando las normas éticas
y de confidencialidad establecidas por la investigación.