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Enregistrement W1634166831 · doi:10.1186/1471-2458-13-s3-s17

Dietary management of childhood diarrhea in low- and middle-income countries: a systematic review

2013· review· en· W1634166831 sur OpenAlexaff
Michelle F Gaffey, Kerri Wazny, Diego G. Bassani, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiarrheaMedicineLactoseLactose intoleranceRandomized controlled trialPsychological interventionPediatricsEnvironmental healthInternal medicineFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current WHO guidelines on the management and treatment of diarrhea in children strongly recommend continued feeding alongside the administration of oral rehydration solution and zinc therapy, but there remains some debate regarding the optimal diet or dietary ingredients for feeding children with diarrhea. METHODS: We conducted a systematic search for all published randomized controlled trials evaluating food-based interventions among children under five years old with diarrhea in low- and middle-income countries. We classified 29 eligible studies into one or more comparisons: reduced versus regular lactose liquid feeds, lactose-free versus lactose-containing liquid feeds, lactose-free liquid feeds versus lactose-containing mixed diets, and commercial/specialized ingredients versus home-available ingredients. We used all available outcome data to conduct random-effects meta-analyses to estimate the average effect of each intervention on diarrhea duration, stool output, weight gain and treatment failure risk for studies on acute and persistent diarrhea separately. RESULTS: Evidence of low-to-moderate quality suggests that among children with acute diarrhea, diluting or fermenting lactose-containing liquid feeds does not affect any outcome when compared with an ordinary lactose-containing liquid feeds. In contrast, moderate quality evidence suggests that lactose-free liquid feeds reduce duration and the risk of treatment failure compared to lactose-containing liquid feeds in acute diarrhea. Only limited evidence of low quality was available to assess either of these two approaches in persistent diarrhea, or to assess lactose-free liquid feeds compared to lactose-containing mixed diets in either acute or persistent diarrhea. For commercially prepared or specialized ingredients compared to home-available ingredients, we found low-to-moderate quality evidence of no effect on any outcome in either acute or persistent diarrhea, though when we restricted these analyses to studies where both intervention and control diets were lactose-free, weight gain in children with acute diarrhea was shown to be greater among those fed with a home-available diet. CONCLUSIONS: Among children in low- and middle-income countries, where the dual burden of diarrhea and malnutrition is greatest and where access to proprietary formulas and specialized ingredients is limited, the use of locally available age-appropriate foods should be promoted for the majority of acute diarrhea cases. Lactose intolerance is an important complication in some cases, but even among those children for whom lactose avoidance may be necessary, nutritionally complete diets comprised of locally available ingredients can be used at least as effectively as commercial preparations or specialized ingredients. These same conclusions may also apply to the dietary management of children with persistent diarrhea, but the evidence remains limited.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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