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Enregistrement W2740298844 · doi:10.18697/ajfand.79.15350

Effect of nutrition education and dairy group membership on nutrition knowledge, practices and diet quality for rural Kenyan farm women

2017· article· en· W2740298844 sur OpenAlexaff
Walton Colleen, John VanLeeuwen, D Mac Lellan, Jennifer Taylor, S Mbugua

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Food Agriculture Nutrition and Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronutrientMedicineFood groupEnvironmental healthNutrition EducationMalnutritionKenyaDietary diversityGerontologyFood securityBiologyAgricultureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The typical high-starch, low diversity diet in developing countries is associated with undernutrition, morbidity and mortality. Previous research with households in Mukurwe-ini Division (Central Kenya) found that members of a community-based dairy development group were more food secure and had higher intake of certain micronutrients compared with non-members; however, the prevalence of inadequate intake of multiple micronutrients was high among all women. A nutrition education intervention was developed to enhance women’s nutrition knowledge and food skills to ultimately improve diet quality and micronutrient intakes for women and their families. In addition, it was proposed that the intervention effects would be greater for dairy group members. The Mukurwe-ini study group consisted of 88 women in four dairy membership-duration categories (n=4 x 22) and non-member women (n=23). The study group was previously selected using chain referral sampling. For the intervention, women from each duration-group and non-member women were randomly allocated to intervention (n=55) and control (n=56) groups. Nutrition knowledge and dietary intake (24-hour recall) data were collected from all women over three weeks immediately prior to the intervention (baseline) and again, six months post-intervention, in individual face-to-face interviews. The intervention encouraged food-based strategies to improve intake of vitamin A, iron and zinc and was developed and delivered in collaboration with a Kenyan dietitian. WFood2 was used to compute food and nutrient intakes, dietary diversity and the phytate:zinc molar ratio. Descriptive statistics and linear and logistic regressions analyses were performed using Stata10. Independent of dairy-group membership, a larger proportion of intervention group women, compared to control group women, had the targeted nutrition knowledge and practiced the strategies to improve intake of vitamin A (76% vs 67%, respectively) and zinc and iron (soaked beans and maize 80% vs 13%; avoided tea with meals 67 % vs 5%, respectively). A positive effect of the intervention on dietary diversity was dependent on dairy-group membership status. Positive intervention effects on intake of vitamin A and C were found for non-member women. This study provided evidence that certain intervention effects were dependent on poverty reduction and that all women were able to make positive dietary changes when informed. There is a need to examine longerterm impacts of nutrition education interventions and to explore effective methods to disseminate nutrition information and food-based strategies. Key words : nutrition intervention, micronutrients, food-based strategy, rural, women, dairy, smallholder farmer

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,755

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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