Food insecurity and nutritional status of preconception women in a rural population of North Karnataka, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As per the World Health Organization, the nutritional status of women of reproductive age is important, as effects of undernutrition are propagated to future generations. More than one-third of Indian women in the reproductive age group are in a state of chronic nutritional deficiency during the preconception period leading to poor health and likely resulting in low birth weight babies. This study was aimed to assess the food insecurity and nutritional status of preconception women in a rural population of north Karnataka. METHODS: A total of 770 preconception women were enrolled across a district in Karnataka from selected primary health centre areas by a cluster sampling method. Data on socioeconomic status, food insecurity and obstetric history were collected by trained research assistants, interviewing women at home. In half of the participants, a 1 day 24 -hour dietary recalls were conducted by dietary assistants to assess the dietary intakes. Anthropometric measurements and haemoglobin estimation were carried out at the health centres. RESULTS: In the present study, a majority of the participants (64.8%) belonged to the lower socio-economic classes and the prevalence of food insecurity was 27.4%. A majority of the participants had mild (15.5%) to moderate (78.6%) anaemia. About one-third of the participants (36.6%) were underweight. Significant associations were found between socio-economic status and anaemia (p = 0.0006) and between food insecurity and anaemia (p = 0.0001). CONCLUSION: The nutritional status of preconception women was poor and anemia was more prevalent in low-socioeconomic and food insecure population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».