Ready-to-Use Therapeutic and Supplementary Foods in Ethiopia from 2006-2018: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ready-to-Use Foods (RUFs) revolutionized treatment of acute malnutrition. Lipid-based Nutrient supplements (LNS) complement diets in the prevention of chronic undernutrition. We conducted a scoping review to understand Ethiopian uses of RUFs to inform future efforts by various parties engaged in formulation, production and delivery of RUFs. Methods: We searched PUBMED, MEDLINE and GOOGLE for published articles on Ready-to-Use Therapeutic Foods (RUTF), Ready-to-Use Supplementary Foods (RUSF) or LNS. We included all studies done in Ethiopia and published up to September 2018. Results: Of 23 studies in this review; 18 had quantitative and five had qualitative or mixed approaches; 9 studies dealt with RUTFs and 9 studies dealt with RUSFs in treatment of severe and moderate acute malnutrition or in supplementing existing diet to prevent chronic undernutrition. One study explored adherence to nutrition support programs of HIV-infected adults and another assessed supply-chain factors affecting availability of supplies. Three studies dealt with formulation and acceptability of novel RUTF or RUSF products from local ingredients. Fifteen of the 23 studies dealt with children with severe or moderate acute malnutrition whereas seven dealt with HIV-infected patients initiating antiretroviral therapy. Conclusions: RUFs are integral to management of acute malnutrition in Ethiopia, particularly among young children. A growing interest in the use of RUFs among HIV positive patients was noted. Challenges included food sharing, trading of RUFs as commodity, high cost of standard RUFs, stigma associated with RUF use, and disliking the taste of RUFs. These issues warrant the attention of nutrition support program providers and of industry in product development.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».