Complementary Feeding Diets Made of Local Foods Can Be Optimized, but Additional Interventions Will Be Needed to Meet Iron and Zinc Requirements in 6- to 23-Month-Old Children in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The question whether diets composed of local foods can meet recommended nutrient intakes in children aged 6 to 23 months living in low- and middle-income countries is contested. OBJECTIVE: To review evidence of studies evaluating whether (1) macro- and micronutrient requirements of children aged 6 to 23 months from low- and middle-income countries are met by the consumption of locally available foods ("observed intake") and (2) nutrient requirements can be met when the use of local foods is optimized, using modeling techniques ("modeled intake"). METHODS: Twenty-three articles were included after conducting a systematic literature search. To allow for comparisons between studies, findings of 15 observed intake studies were compared against their contribution to a standardized recommended nutrient intake from complementary foods. For studies with data on intake distribution, %< estimated average requirements were calculated. RESULTS: Data from the observed intake studies indicate that children aged 6 to 23 months meet requirements of protein, while diets are inadequate in calcium, iron, and zinc. Also for energy, vitamin A, thiamin, riboflavin, niacin, folate, and vitamin C, children did not always fulfill their requirements. Very few studies reported on vitamin B6, B12, and magnesium, and no conclusions can be drawn for these nutrients. When diets are optimized using modeling techniques, most of these nutrient requirements can be met, with the exception of iron and zinc and in some settings calcium, folate, and B vitamins. CONCLUSION: Our findings suggest that optimizing the use of local foods in diets of children aged 6 to 23 months can improve nutrient intakes; however, additional cost-effective strategies are needed to ensure adequate intakes of iron and zinc.
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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) | 0,001 | 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 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 ».