PROTOCOL: The effectiveness of community, financial, and technology platforms for delivering nutrition‐specific interventions in low‐ and middle‐income countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDAbout half of global under-5 child mortality, or about 3 million deaths, are linked to poor nutrition (UN Inter-agency Group for Child Mortality, 2017; UNICEF, 2018).The effects of compromised nutrition at an early age are evident throughout the life course, with physical and cognitive impairments affecting health, learning, and economic potential (Martins, Toledo Florêncio, & Grillo, 2011).Good nutrition is also important beyond the childhood years, with adolescent girls being especially vulnerable to undernutrition because of their higher nutritional requirements, particularly those who might become pregnant.Therefore, a focus on adolescent girls' nutrition is important to ensure adequate prepregnancy nutrition for maternal, fetal, and infant health.Evidence suggests under-5 child mortality can be reduced by 15% with 90% coverage of 10 evidence-based nutrition interventions (Bhutta, Das, & Rizvi, 2013).However, despite evidence of efficacy generated from controlled settings, the potential impacts of what are considered "proven" nutrition interventions are often not realized in real-world environments due to ineffective delivery channels for achieving high and equitable coverage.A review by Ramakrishnan et al. (2014) noted that while prenatal proteinenergy and iron folic acid supplementation have been shown to reduce low birth weight by 20-30% in trial settings, variable implementation has led to uncertain effectiveness.Menon et al. (2014) also acknowledge evidence supporting effective delivery platforms for nutrition-specific interventions remains limited.Of particular concern are gaps in how to successfully reach adolescents with evidence-based nutrition interventions in low-and middle-income countries (LMIC) (Bhutta, Lassi, & Bergeron, 2017; Salam, Hooda and Das, 2016).Our review considers delivery platforms that can improve coverage of nutrition-specific interventions at all stages of the life course from preconception to pregnancy, infancy, childhood, and adolescence.The review is part of a series of concurrent reviews to produce up-to-date evidence on preventive and curative nutrition interventions across the lifecycle. | Description of the conditionThe review will consider platforms for interventions to address a variety of nutrition-specific conditions.We will examine the effects of using community, financial, and technology platforms for delivering evidence-based nutrition-specific interventions to improve nutrition behaviors and outcomes for women, children, and adolescents in LMICs.For the purpose of our review, a "platform" is defined as a modality through which a service is made available to target beneficiaries.
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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 | 0,046 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,128 | 0,014 |
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 ».