Evidence-based interventions for improvement of maternal and child nutrition in low-income settings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Maternal and child malnutrition continues to disproportionately affect low and middle-income countries, contributing to high rates of morbidity, mortality, and suboptimal development. This article reviews evidence from recent systematic reviews and studies on the effectiveness of interventions to improve nutritional status in these especially vulnerable populations. RECENT FINDINGS: Macronutrients provided to expectant mothers in the form of balanced protein energy supplements can improve fetal growth and birth outcomes, and new research suggests that lipid nutrient supplements can reduce both stunting and wasting in newborns. Maternal multiple micronutrient supplementations can also improve fetal growth, and reduce the risk of stillbirth. Nutrition education and supplementation provided to pregnant adolescents can also improve birth outcomes in this vulnerable population. New evidence is broadening our understanding of the development of gut microbiota in malnourished infants, and the possible protective role of breastmilk. SUMMARY: The reviewed evidence on nutrition interventions reinforces the importance of packaging interventions delivered within critical windows throughout the life course: before conception, during pregnancy, and throughout childhood. Emerging evidence continues to refine our understanding of which populations and contexts benefit from which intervention components, which should allow for more nuanced and tailored approaches to the implementation of nutrition interventions.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».