Nutrition Education and Introduction of Broad Bean—Based Complementary Food Improves Knowledge and Dietary Practices of Caregivers and Nutritional Status of Their Young Children in Hula, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutritious complementary foods are needed in countries where undernutrition and stunting are major problems, but mothers may be reluctant to change from traditional gruels. OBJECTIVE: To test whether a recipe-based complementary feeding education intervention would improve knowledge and practice of mothers with young children in Hula, Ethiopia. METHODS: A baseline survey of 200 eligible, randomly selected mother-child pairs gathered data on sociodemographic characteristics, food security status, knowledge and practices concerning complementary feeding, food group intakes of children aged 6 to 23 months by 24-hour recalls, and children's anthropometric measurements. Twice a month for 6 months, women in the intervention group received an education session consisting of eight specific messages using Alive and Thrive posters and a demonstration and tasting of a local barley and maize porridge recipe containing 30% broad beans. The control group lived in a different area and had no intervention. RESULTS: At 6 months, knowledge and practice scores regarding complementary feeding were significantly improved (p < .001) in the intervention group but not in the control group. The intervention resulted in improvement of children's dietary diversity, as well as mean intake of energy and selected nutrients, compared with children in the control group. Changes in height and weight did not differ between the two groups. CONCLUSIONS: Community-based nutrition education over 6 months that included demonstration of a local porridge recipe with broad beans added improved the complementary feeding practices of caregivers and the nutritional status of their young children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».