Tackling malnutrition in Latin America and the Caribbean: challenges and opportunities.
Notice bibliographique
Résumé
Undernutrition and micronutrient deficiencies are still a public health problem in Latin America and the Caribbean (LAC), and overweight and obesity have reached epidemic proportions. To assess the nutrition landscape in LAC countries and guide future nutrition efforts and investments, the Pan American Health Organization and the Micronutrient Initiative joined efforts to 1) identify information gaps and describe the current nutritional situation in the region; 2) map existing policies to address malnutrition in Latin America; 3) describe the impact of conditional cash transfer programs (CCTs) on nutrition and health outcomes; and 4) identify the challenges and opportunities to address malnutrition in the region. This article summarizes the methods and key findings from that research and describes the current challenges and opportunities in addressing malnutrition in the LAC region. LAC countries have advanced in reducing undernutrition and micronutrient deficiencies, but important gaps in information are a major concern. These countries have policies to address undernutrition and micronutrient deficiencies, but comprehensive and intersectoral policies to tackle obesity are lacking. CCTs in Brazil, Colombia, and Mexico have been reported to have a positive impact on child nutrition and health outcomes, providing an opportunity to integrate nutrition actions in intersectoral platforms. The current epidemiological situation and policy options offer an opportunity for countries, technical agencies, donors, and other stakeholders to jointly scale up nutrition actions. This can support the development of comprehensive and intersectoral policies to tackle the double burden of malnutrition, strengthen national nutrition surveillance systems, incorporate monitoring and evaluation as systematic components of policies and programs, document and increase investments in nutrition, and assess the effectiveness of such policies to support political commitment and guarantee sustainability.
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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 ».