Infant nutritional outcomes in an integrated agriculture, health and nutrition program in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The Mama SASHA project integrated an orange‐fleshed sweetpotato (OFSP)‐focused, agricultural‐nutrition education intervention into delivery of routine health services and pregnant women's clubs. It aimed to improve diets, nutrition and health of pregnant /lactating women and their infants. We enrolled 505 women from intervention and control facilities during first antenatal care visit in early pregnancy. Infant anthropometry, vitamin A and iron status were assessed at 4 and 9 mos of age and anemia at 9 mos. There were no significant socioeconomic differences at enrollment. OFSP consumption was significantly higher and maternal MUAC significantly lower in intervention mothers at enrollment and throughout the follow up period. Mean birth weight was 3.27±0.5 kg and did not differ between groups. At 9 mos household food security and coverage with VA supplementation were significantly higher in controls; consumption of OFSP was significantly higher in intervention infants. From 4 to 9 mos postpartum, stunting increased significantly in controls (6.9% to 10.6%, p<0.05); stunting decreased nonsignificantly in the intervention group (11.5% to 10.3%, p>0.05). There was no change in either underweight from 4 to 9 mos (intervention: 3.1% to 3.3%; controls: 3.9% to 4.3%) or wasting (intervention: 2.1% to 1.6%; controls: 2.9% to 2.7%). There were no significant group differences in infant micronutrient status or anemia at 4 or 9 months. Further analysis will evaluate impact using mixed models that control for clustering, repeated measures and confounding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».