Interventions to improve linear growth during complementary feeding period for children aged 6-24 months living in low- and middle-income countries: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimizing linear growth in children during complementary feeding period (CFP) (6-24 months) is critical for their development. Several interventions, such as micronutrient and food supplements, deworming, maternal education, and water, sanitation and hygiene (WASH), could potentially be provided to prevent stunting, but their comparative effectiveness are currently unclear. In this study, we evaluated comparative effectiveness of interventions under these domains on child linear growth outcomes of height-for-age z-score (HAZ) and stunting (HAZ <-2SD) Methods: For this study, we searched for low- and middle-income country (LMIC)-based randomized clinical trials (RCTs) of aforementioned interventions provided to children during CFP. We searched for reports published until September 17, 2019 and hand-searched bibliographies of existing reviews. We performed random-effects network meta-analysis (NMA) for HAZ and stunting. Results: The evidence base for our NMA was based on 79 RCTs (96 papers) involving 81,786 children. Among the micronutrients, compared to standard-of-care, iron + folic acid (IFA) (mean difference =0.08; 95% credible interval [CrI]: 0.01, 0.15) and multiple micronutrients (MMN) (mean difference =0.06; 95%CrI: 0.01, 0.11) showed improvements for HAZ; MMN also reduced the risks for stunting (RR=0.86; 95%Crl: 0.73, 0.98), whereas IFA did not (RR=0.92; 95%Crl: 0.64, 1.23). For food supplements, flour in the caloric range of 270-340 kcal (RR=0.73; 95%Crl: 0.51, 1.00) and fortified lipid-based nutrient supplements (LNS) containing 220-285 kcal (RR=0.80; 95%Crl: 0.66, 0.97) decreased the risk of stunting compared to standard-of-care, but these interventions and other food supplements did not show improvements for HAZ. Deworming, maternal education, and WASH interventions did not show improvements for HAZ nor stunting. Conclusion: While we found micronutrient and food supplements to be effective for HAZ and/or stunting, the evidence base for other domains in this life stage was limited, highlighting the need for more investigation. Registration: PROSPERO CRD42018110449 ; registered on 17 October 2018.
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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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».