Effectiveness of a community‐based responsive feeding programme in rural Bangladesh: a cluster randomized field trial
Notice bibliographique
Résumé
Responsive complementary feeding, whereby the mother feeds her child in response to child cues of hunger state and psychomotor abilities, is a problem in some countries, and likely contributes to malnutrition. Interventions are needed to evaluate whether promoting responsive feeding would add any benefit. Using a cluster randomized field trial, we evaluated a six-session educational programme that emphasized practice of two key behaviours, namely child self-feeding and maternal responsiveness. One hundred mothers and their 12- to 24-month-olds attended the sessions as part of village clusters randomly assigned to the intervention group. A similar number of controls received sessions on foods to feed and nutritional disorders. Outcomes assessed at pre-test, 2-week post-intervention and again 5-months post-intervention included weight, mouthfuls of food taken, self-feeding and maternal responsiveness. Research assistants, blind to group assignment, observed and coded mother and child behaviours during the midday meal. Secondary measures included foods fed and feeding messages recalled. Analysis was based on intention to treat and accounted for clustering. Only 10% of each group was lost to follow-up. Weight (d = 0.28), weight gain (d = 0.48) and child self-feeding (d = 0.30) were significantly higher in the responsive feeding group. Mouthfuls of food eaten and maternal responsiveness were not significantly increased by the intervention. Mothers in the intervention gave their children more vegetables, and spontaneously recalled more feeding messages at the 5-month follow-up. These results provide evidence that self-feeding and weight gain can improve by targeting specific behaviours, while maternal responsiveness may require more intensive strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».