Constraints and opportunities for implementing nutrition‐specific, agricultural and market‐based approaches to improve nutrient intake adequacy among infants and young children in two regions of rural Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Several types of interventions can be used to improve nutrient intake adequacy in infant and young child (IYC) diets, including fortified foods, home fortification, nutrition education and behaviour change communication (BCC) in addition to agricultural and market-based strategies. However, the appropriate selection of interventions depends on the social, cultural, physical and economic context of the population. Derived from two rural Kenyan populations, this analysis combined information from: (1) a quantitative analysis to derive a set of food-based recommendations (FBRs) to fill nutrient intake gaps in IYC diets and identify 'problem nutrients' for which intake gaps require solutions beyond currently available foods and dietary patterns, and (2) an ethnographic qualitative analysis to identify contextual factors posing opportunities or constraints to implementing the FBRs, including perceptions of cost, convenience, accessibility and appropriateness of the recommended foods for IYC diets and other social or physical factors that determine accessibility of those foods. Opportunities identified included BCC to increase the acceptability and utilisation of green leafy vegetables (GLV) and small fish and agronomic interventions to increase the productivity of GLV and millet. Value chains for millet, beans, GLV, milk and small fish should be studied for opportunities to increase their accessibility in local markets. Processor-level interventions, such as partially cooked fortified dry porridge mixes or unfortified cereal mixes incorporating millet and beans, may increase the accessibility of foods that provide increased amounts of the problem nutrients. Multi-sectoral actors and community stakeholders should be engaged to assess the feasibility of implementing these locally appropriate 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».