POSITIVE DEVIANCE APPROACH AND SUPPLEMENTARY NUTRITION UNDER ICDS SCHEME ON IMPROVEMENT OF NUTRITIONAL STATUS OF 2-6 YEAR CHILDREN IN RURAL BANGALORE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Childhood malnutrition is a significant health problem in India and important cause for childhood morbidity and mortality. Lack of knowledge about child feeding contributes significantly to poor nutritional status among children. A system to deliver nutrition education effectively would be of value in India. Hence, the present study was designed to assess nutritional status of 2 to 6 year Anganwadi children and to evaluate effect of nutrition education and supplementary nutrition on nutritional status of malnourished Anganwadi children Methods: An Interventional study was carried out in rural anganwadi centres selected by cluster sampling technique. Intervention was done in the form of Nutrition education based on positive deviance approach, supplementary nutrition and supervision. Weight for age of study participants was measured every quarter for a period of one year. Results: The prevalence of underweight initially was 47.3%. After intervention prevalence reduced to 43%, 40%, 32% and 30 % during first, second, third and fourth quarter assessment. The improvement was significant between baseline and first quarter assessment (P<0.01), between second and third quarter assessment (P<0.001) and between third and fourth quarter assessment (P = 0.03) though not significant between first and second quarter assessment. Conclusion: Nutrition education based on positive deviance approach and supplementary nutrition helps to improve the nutritional status of the anganwadi children.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».