MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2920949390 · doi:10.5539/jfr.v8n2p100

Higher Maternal and Child Undernutrition in Pulse than Cereal Growing Rural Communities of Ethiopia: A comparative Cross-sectional Study

2019· article· en· W2920949390 sur OpenAlexafffundvenue
Getahun Ersino, Carol J. Henry, Gordon A. Zello

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaInternational Development Research CentreGovernment of Canada
Mots-clésUnderweightMalnutritionAnthropometryMicronutrientEnvironmental healthWastingMedicineFood groupDietary diversityAgricultureBody mass indexFood securityDemographyBiologyEcologyOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Whether growing pulses (low fat legumes rich in protein and micronutrients) translates to nutritional health benefits has not been well documented in Ethiopia. In pulse- and cereal-based agricultural communities, we compared the nutrition of mothers and children (<5y) through anthropometric and dietary assessment to document evidence of pulse agriculture translating to nutritional health benefits. We also explored contextual factors influencing nutritional status. Methods: Comparative study was conducted in purposively selected pulse- and cereal-growing Ethiopian communities, from rural Halaba and Zeway, with randomly selected individual participants of 413 and 217 mother-child dyads, respectively. Dietary diversity scores (DDS) and consumption indexes for selected food groups were assessed; median intakes of energy, protein, Fe, Zn, Ca were determined from a single-day weighed food records (in a subsample). Mother-child undernutrition was estimated using anthropometric assessments of weight, length/height and mid-upper-arm-circumference, MUAC. Results: Median energy and nutrient intakes for pulse-mothers, but not children, were significantly higher than cereal-mothers (p<0.01); Median DDS for mothers-children were three, out of nine food groups, in both communities; consumption index of pulses, although higher in the pulse-community (p<0.001), was generally low amounting to consumption of only 1-2/week; consumption from animal sources was minimal. Undernutrition in mothers was 22% in pulse and 14% in cereal. Child stunting, wasting and underweight were 53.5%, 10.4% and 36.5% in pulse and 41.8%, 4.1% and 21.6% in the cereal group, respectively. Gender-sensitive factors, such as access to own-land and work-burden predicted maternal-MUAC. Stunting, household size, land size, antenatal-clinic visits and frequency of dairy consumption also predicted maternal-MUAC. Child age, community (i.e., pulse- or cereal-growing), household size and land size predicted chid height-for-age z-score (HAZ). Pulses were mostly sold and women had limited control; mothers’ knowledge of the nutrition benefits of pulses was lower in pulse community (p<0.01). Conclusions: Poor DDS, pulse or animal-source food consumption and high levels of maternal and child undernutrition were found in both communities. The unexpected finding of greater undernutrition in the pulse-growing Halaba communities was of concern needing further investigation. The pulse-community could benefit from educational nutrition-intervention focusing on nutrition and other benefits of pulses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ResearchMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207