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Enregistrement W2973025283 · doi:10.5430/jnep.v9n11p107

An intervention based on self efficacy and parenting competence to help recovery childhood malnutrition

2019· article· en· W2973025283 sur OpenAlexvenueno aff
Alicia Vértiz-Cardona, Josefina Gallegos-Martínez, Jaime Reyes‐Hernández

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionMedicineChristian ministryCompetence (human resources)GerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To assess the effect of the program “Foundations for a healthy life” on parental competence for correct nutrition and on nutritional status of malnourished grade 1 children on a program of nutritional recovery with Amaranth.Methods: Design: Before-after study with intervention and follow up, from June 2015 to November 2017. Instruments: Scale Seca 700, stadiometer Seca 220, Reminder 24 hours and Self-perception of Parental Competence Tool. Setting: Ministry of Health: Nutritional Recovery Program. Participants: Intervention group: Twenty-six dyads caregiver-malnourished grade one children; Control group: Thirty-two malnourished grade one children. Intervention: “Foundations for a healthy life” program. Variables: Nutritional status, parental competence, Kilocalories, macronutrients, fruit and vegetables. Analysis: Wilcoxon and t student tests, Relative Risk, 95% CI, significance p ≤ .05.Results: Intervention vs control group: normalization on the nutritional status 63% vs 29% (p ≤ .05). Caloric adequacy 27% to 81% and protein adequacy 23% to 58%, increased intake of fruits and vegetables. Caregivers trained was associated with the improvement of the nutritional status of the children: post-intervention third month (RR 2.27, 95% CI, p ≤ .05).Conclusions and Implications: The program was effective in improving nutritional status and PCCN by continuing for three months. It is recommended follow-up six months to verify development of new habits.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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