MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953767083 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.455.1

Adding a Water, Sanitation and Hygiene Intervention and a Lipid‐Based Nutrient Supplement to an Integrated Agriculture and Nutrition Program Improved the Nutritional Status of Young Burkinabé Children

2017· article· en· W2953767083 sur OpenAlexaboutno aff
Deanna K. Olney, Lilia Bliznashka, Elodie Becquey, Ousmane Birba, Marie T. Ruel

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronutrientSanitationHygieneRandomized controlled trialMedicineEnvironmental healthIntervention (counseling)Nutrition EducationMalnutritionGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integrated agriculture and nutrition program, the Enhanced Homestead Food Production (EHFP) program, implemented by Helen Keller International (HKI) in Burkina Faso from 2010–2012 significantly reduced anemia among young children. Although these results were promising, it was hypothesized that greater nutritional impacts could be achieved with longer program exposure, the addition of a water, sanitation and hygiene (WASH) intervention, and an intervention to address micronutrient gaps such as providing children 6–23.9 mo of age with a daily lipid‐based nutrient supplement (LNS). To test these hypotheses we used a cluster randomized trial whereby the control and intervention villages from the 2010–12 EHFP evaluation were separately randomized to one of two groups for a total of four intervention groups (15 clusters each), all of which received HKI's base EHFP program. The 2010–12 control villages were randomized to receive the EHFP program for the first time from 2014–16, either alone (EHFP‐2014) or with a WASH intervention (EHFP‐2014+WASH) and the intervention villages that received the 2010–12 EHFP program were randomized to receive the EHFP program, for the second time at the community level, with WASH (EHFP‐2010+WASH) or with WASH and LNS (EHFP‐2010+WASH+LNS). Mothers with children 0–12 mo of age at baseline in 2014 were invited to participate in the 2 y program and associated evaluation. These groups helped answer the following 3 questions: 1) added benefit of prior community‐level exposure to the EHFP program (EHFP‐2010+WASH (n=353) compared to EHFP‐2014+WASH (n=442)); 2) added benefit of WASH (EHFP‐2014+WASH (n=442) compared to EHFP‐2014 (n=402)); and 3) added benefit of providing LNS (EHFP‐2010+WASH+LNS (n=356) compared to EHFP‐2010+WASH (n=353)). Impacts on anemia, iron deficiency anemia (IDA) and vitamin A deficiency (VAD) among children aged 3–12 mo at baseline (in 2014) were assessed using difference‐in‐difference (DID) impact estimates that controlled for relevant covariates and adjusted standard errors for clustering. Anemia (−15 pp) and IDA (−17 pp) decreased and VAD increased (+12 pp) over the 2 y in the EHFP‐2014 group. We found no additional benefit of prior exposure to the program on any of these outcomes. Adding WASH led to a significantly greater reduction in anemia compared to EHFP alone (DID=−11 pp; p<0.05)), but no impacts on IDA or VAD. Adding LNS to EHFP‐2010+WASH led to significantly greater decreases in anemia (DID=−12 pp; p<0.05), IDA (DID=−13 pp; p<0.05) and a marginally significantly greater decrease in VAD (DID=−8 pp; p<0.10). The two EHFP programs implemented by HKI in Burkina Faso (2010–12; 2014–16) reduced anemia among young children. Adding WASH to the program in 2014 led to a significantly greater reduction in anemia, and including both WASH and LNS in communities with prior EHFP program exposure led to the largest and most diverse nutritional impacts including significant reductions in anemia, IDA and VAD. These results highlight the importance of addressing the multiple causes of undernutrition simultaneously, through multisectoral programs. Support or Funding Information Funding was provided by Global Affairs Canada through HKI and by the CGIAR Research Program on Agriculture for Nutrition and Health (A4NH) led by IFPRI.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207