Pregnant mothers have limited knowledge and poor dietary diversity practices, but favorable attitude towards nutritional recommendations in rural Ethiopia: evidence from community-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mothers' nutrition is crucial for good pregnancy outcomes and in improving children's nutritional status. The present study aimed to examine the level of knowledge and attitude towards maternal nutrition and dietary diversity practices among pregnant mothers in rural central Ethiopia. METHODS: In-depth analysis of data from a prospective study involving a total of 389 eligible pregnant women, enrolled during their second antenatal care (ANC) visit was conducted between August 2014 and March 2015. Study participants were selected by employing systematic sampling techniques. Dietary diversity practices were assessed by asking each individual pregnant woman to provide a single 24-h dietary recall. Simple frequencies and graphs were used to present the analyzed data and interpretations. RESULTS: Vegetables were listed top as major sources of vitamin A (45.5%) and iron (23.8%). Nearly half (47%) of the mothers lacked awareness on balanced and diversified diets. Conversely, nearly three fourths (73.8%) and two thirds (66.8%) of them had favorable attitudes towards dietary diversity and early initiation of antenatal care follow up. With a median dietary diversity score of four, starchy staples (100%), legumes and nuts (89.2%) were major food groups consumed by almost all of the mothers included in the study. CONCLUSION: Though pregnant mothers had limited knowledge and poor dietary diversity practices, they exhibited a relatively favorable attitude towards major nutritional recommendations. Use of antenatal care and its follow up as a point of entry for educating pregnant women and increasing nutrition knowledge and attitude is recommended.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».