Breastfeeding Practices and Dietary Diversity among Infants and Young Children in Rural and Urban-Slum Populations in India: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nutritional exposures and growth in early life are linked to immediate and also to long term health outcomes. Objective: To assess infant and young child feeding (IYCF) practices using WHO-UNICEF defined indicators in rural and urban-slum populations in India. Methods: A community-based, cross-sectional study was conducted in mothers and infants up to age 24 months. Data on socio-demographics, birth history, feeding practices (WHO-UNICEF IYCF indicators), maternal weight, height, and infant’s weight, length, mid-arm, and head circumferences were collected. Results: Five hundred and two (252 rural and 250 urban-slum) mother-infant dyads were studied. Proportions of IYCF indicators in rural and urban-slum infants were: Early initiation of breastfeeding 71 and 64%; Exclusive breastfeeding under six months, 59 and 25%; Minimum acceptable diet 11 and 27% respectively. Consumption of animal-source food (other than dairy products) and vitamin-A rich fruits and vegetables was below 15%. Cesarean section [aOR, 95% CI: 2.94 (1.53, 5.65)], hospitalization of newborn [aOR, 95% CI: 6.21 (2.95, 13.16)], pre-lacteal feeding [aOR, 95% CI: 3.38 (1.77, 6.45)], needing help in breastfeeding [aOR, 95% CI: 2.15 (1.04, 4.17)], and male gender [aOR, 95% CI: 2.13 (1.15, 4.25); p<0.05 for all] were associated with delayed initiation of breastfeeding, whereas lower monthly household income [aOR, 95% CI: 2.62 (1.10, 6.25)], and younger age [aOR, 95% CI: 1.24 (1.11, 1.38); p<0.05 for both] were associated with poor dietary diversity. Conclusions: Education of optimum IYCF practices, targeting early initiation of breastfeeding, increasing meal frequency and intake of vitamin-A rich and animal-source foods need urgent attention.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».