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Enregistrement W2610326746 · doi:10.1136/archdischild-2016-311050

Evidence-based approaches to childhood stunting in low and middle income countries: a systematic review

2017· review· en· W2610326746 sur OpenAlexfundno aff
Muttaquina Hossain, Nuzhat Choudhury, Khaleda Adib Binte Abdullah, Prasenjit Mondal, Alan A. Jackson, Judd L. Walson, Tahmeed Ahmed

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaDepartment for International DevelopmentNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Southampton Biomedical Research CentreStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésMedicinePsychological interventionContext (archaeology)SanitationEnvironmental healthHygieneBehavior change communicationGrey literatureImplementation researchNutrition EducationService delivery frameworkHealth promotionPromotion (chess)Public healthMEDLINENursingGerontologyService (business)PoliticsPopulationHealth servicesPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We systematically evaluated health and nutrition programmes to identify context-specific interventional packages that might help to prioritise the implementation of programmes for reducing stunting in low and middle income countries (LMICs). METHODS: Electronic databases were used to systematically review the literature published between 1980 and 2015. Additional articles were identified from the reference lists and grey literature. Programmes were identified in which nutrition-specific and nutrition-sensitive interventions had been implemented for children under 5 years of age in LMICs. The primary outcome was a change in stunting prevalence, estimated as the average annual rate of reduction (AARR). A realist approach was applied to identify mechanisms underpinning programme success in particular contexts and settings. FINDINGS: Fourteen programmes, which demonstrated reductions in stunting, were identified from 19 LMICs. The AARR varied from 0.6 to 8.4. The interventions most commonly implemented were nutrition education and counselling, growth monitoring and promotion, immunisation, water, sanitation and hygiene, and social safety nets. A programme was considered to have effectively reduced stunting when AARR≥3%. Successful interventions were characterised by a combination of political commitment, multi-sectoral collaboration, community engagement, community-based service delivery platform, and wider programme coverage and compliance. Even for similar interventions the outcome could be compromised if the context differed. INTERPRETATION: For all settings, a combination of interventions was associated with success when they included health and nutrition outcomes and social safety nets. An effective programme for stunting reduction embraced country-level commitment together with community engagement and programme context, reflecting the complex nature of exposures of relevance. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42016043772.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,009
Bibliométrie0,0250,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations187
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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