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Enregistrement W2314637778 · doi:10.1080/03670244.2016.1161617

The effectiveness of nutrition education: Applying the Health Belief Model in child-feeding practices to use pulses for complementary feeding in Southern Ethiopia

2016· article· en· W2314637778 sur OpenAlexaff
Demmelash Mulualem, Carol J. Henry, Getenesh Berhanu, Susan J. Whiting

Notice bibliographique

RevueEcology of Food and Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometryNutrition EducationMedicineIntervention (counseling)Health educationBaseline (sea)Environmental healthChild healthHealth belief modelDemographyPediatricsPublic healthGerontologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complementary foods (CFs) in Ethiopia are cereal based and adding locally grown pulses (legumes) to CF would provide needed nutrients. To assess the effects of nutrition education (NEd) using Health Belief Model (HBM) in promoting pulses for CF, a 6-month quasi-experimental study was conducted in 160 mother-child pairs. Knowledge, attitude, and practice (KAP) questions were given to mothers at baseline, midline, and endline, along with anthropometric measurements of children. NEd involving discussions and recipe demonstrations was given twice monthly for 6 months to the intervention group (n = 80) while control mothers received usual education. At baseline, mothers' KAP scores were low at both sites; at 3 and 6 months of NEd, mean KAP scores of mothers increased (p < 0.05) compared to the control site. Significant improvements in children's mean weight, weight for height, and weight for age occurred in the intervention site only. Nutritional status of children improved after providing mothers with pulse-based NEd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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