Multiple‐micronutrient supplementation: Evidence from large‐scale prenatal programmes on coverage, compliance and impact
Notice bibliographique
Résumé
Micronutrient deficiencies during pregnancy pose important challenges for public-health, given the potential adverse outcomes not only during pregnancy but across the life-course. Provision of iron-folic acid (IFA) supplements is the strategy most commonly practiced and recommended globally. How to successfully implement IFA and multiple micronutrient supplementation interventions among pregnant women and to achieve sustainable/permanent solutions to prenatal micronutrient deficiencies remain unresolved issues in many countries. This paper aims to analyse available experiences of prenatal IFA and multiple micronutrient interventions to distil learning for their effective planning and large-scale implementation. Relevant articles and programme-documentation were comprehensively identified from electronic databases, websites of major-agencies and through hand-searching of relevant documents. Retrieved documents were screened and potentially relevant reports were critically examined by the authors with the aim of identifying a set of case studies reflecting regional variation, a mix of implementation successes and failures, and a mix of programmes and large-scale experimental studies. Information on implementation, coverage, compliance, and impact was extracted from reports of large-scale interventions in Central America, Southeast Asia, South Asia, and Sub-Saharan Africa. The WHO/CDC Logic-Model for Micronutrient Interventions in Public Health was used as an organizing framework for analysing and presenting the evidence. Our findings suggest that to successfully implement supplementation interventions and achieve sustainable-permanent solutions efforts must focus on factors and processes related to quality, cost-effectiveness, coverage, utilization, demand, outcomes, impacts, and sustainability of programmes including strategic analysis, management, collaborations to pilot a project, and careful monitoring, midcourse corrections, supervision and logistical-support to gradually scaling it up.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».