Early Childhood Nutrition Knowledge of Caregivers in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Childhood stunting is a pressing health issue in Tanzania and results from chronic infections and inadequate nutrition. Educating caregivers on the nutritional determinants, their consequences, and appropriate solutions may improve nutrition-related practices among caregivers in Tanzania. The purpose of this study was to identify factors associated with Tanzanian caregivers’ knowledge of childhood nutrition practices. Data for this study came from a cross-sectional survey of 4,095 caregivers of children under 24 months living in the Geita, Kagera, Kigoma, Mwanza, and Shinyanga regions of Tanzania. Complete responses relating to demographic and socioeconomic factors, media exposure, and early childhood nutrition knowledge were analyzed using multiple linear regression modeling techniques. Caregivers’ knowledge concerning proper early childhood nutrition practices was found to be significantly related to using a mobile banking account (p<.0001), owning a working radio with batteries (p<.0001), having watched television recently (p<.0001), residing in a southern lake region (p<.0001), affiliating with a Christian faith (p=0.0027), having more children under the age of 5 (p=0.0005), having received advice on maternal nutrition before pregnancy (p<.0001) and having received advice from a community health worker (p=0.0184). Living in a rural environment (p<.0001) and speaking a non-mainstream language (p<0.05) were significantly associated with decreased knowledge. The influences of media and technology, socio-demographic factors and traditional health education may be important in the development of accurate childhood nutrition knowledge among caregivers. These factors may be targeted for future community health worker efforts with vulnerable populations in Tanzania to prevent stunting.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».