Improving nutrition in Afghanistan through a community-based growth monitoring and promotion programme: A pre–post evaluation in five districts
Notice bibliographique
Résumé
In Afghanistan, malnutrition in children less than 60 months of age remains high despite nutritional services being offered in health facilities since 2003. Afghanistan's Ministry of Public Health solicited extensive community consultation to develop pictorial community-based growth monitoring and promotion (cGMP) tools to help illiterate community health workers (CHWs) provide nutritional assessment and counselling. The planned evaluation in the five districts where cGMP was implemented demonstrated that a mean weight-for-age (WFA) Z-score of 414 participant children was 0.3 Z-scores higher than that of matched non-participants who lived outside of cGMP programme catchment areas. The mean change in WFA Z-scores at evaluation was 0.3 (95% CI 0.3, 0.4) Z-scores higher than at entry into the programme. The most influential factor on WFA Z-score changes in participants was initial WFA Z-score. Those with an initial WFA Z-score of less than -2 experienced a mean increase of 0.33 (95% CI 0.29, 0.38) WFA Z-scores per session attended, while those with a baseline WFA Z-score of greater than zero showed a decrease of 0.19 (95% CI 0.22, 0.15) WFA Z-scores per session attended. These results are encouraging since they demonstrate that the cGMP programme in Afghanistan for illiterate women has some potential to contribute to improving nutrition, specifically in underweight children of either sex who enter the programme at less than nine months of age and attend 50% or more sessions.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».