Sustainable Health Counselling Strategies for Reducing the Impact of Malnutrition Among Rural Children in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to survey the sustainable health counselling strategies for reducing the impact of malnutrition among rural children in Nigeria. METHOD: The population of the study comprised the entire 209 counsellors. Descriptive and inferential statistics were used to analyze the data collected. RESULTS: The result showed found that providing information about adequate food intake for sustainable health, awareness creation, and counselling, organizing conference on healthy nutrition, providing health awareness for sustainable growth; educating preschoolers’ caregivers on fibre, knowledge of the best choice, knowledge of the sources of vitamin B12; assessing nutritional status of children; information on underweight to avoid obesity; and improving scope feeding behaviour through counselling are strategies that could reduce impacts of malnutrition among rural children in Nigeria. No significant was observed between male and female respondents with regards to sustainable health counselling strategies for reducing the impact of malnutrition among rural children. CONCLUSION/SUGGESTION: Since eating practice of the rural children is poor and counselling strategies have been suggested, there is an urgent need for implementation of those strategies. Since evidence-based literature indicated that rural children in developing countries are at high risk of malnutrition and our findings showed strategies to reduce the proportion of children suffering from malnutrition, it implies that a Nutrition Rehabilitation Programme should be introduced to educate them on best nutritional practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».