Effectiveness of an educational intervention to improve child feeding practices and growth in rural <scp>C</scp>hina: updated results at 18 months of age
Notice bibliographique
Résumé
Inappropriate complementary feeding practices have led to, in part, significant disparities in growth and nutritional status between rural and urban children in China. A cluster-randomised, controlled trial was implemented in Laishui, China to assess the effectiveness of an educational intervention on caregivers' feeding practices and children's growth. Eight townships were randomly assigned to the intervention or control. Five hundred ninety-nine healthy infants were enrolled at 2-4 months old, and were followed up at ages 6, 9, 12, 15 and 18 months. The intervention group received information on enhanced home-prepared recipes and food preparation and hygiene through group training, counselling and home visit. Key outcomes were children's physical growth, caregivers' knowledge and behaviours on complementary feeding, and the infant and child feeding index (ICFI). Analysis was by intention to treat. The intervention group achieved better knowledge and practices related to complementary feeding, and significantly higher ICFI scores at each follow-up point. Children in the intervention group achieved higher z-scores for weight-for-age (WAZ) and weight-for-height (WHZ) than the control (0.18 vs. 0.01 and 0.49 vs. 0.19, respectively) at 18 months old, and were less likely to have stunted growth (odds ratio = 0.71, 95% confidence interval: 0.53-0.94). Mixed model showed that the intervention group achieved significantly better linear growth over time, including WAZ (P = 0.016), WHZ (P = 0.030) and HAZ (P = 0.078). These results indicated that an educational intervention delivered through local health services can enhance caregivers' knowledge and practices of complementary feeding and ultimately improve children's growth.
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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 | 0,001 |
| 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 ».