Intake of vitamin A- and iron- rich foods by young children in a poor peri-urban community in the Dominican Republic.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Vitamin A and iron are two of the most common micronutrient deficiencies in children, both of which may cause adverse outcomes [1-4] . While educational interventions may help, pre-existing dietary patterns are often not obtained prior to such interventions [5] . Examining consumption of locally available vitamin A and iron rich foods (VAIRFs) by children may inform pragmatic tailored health messages. Methods: All caregivers of children under five years of age participating in a community-based growth monitoring service in a poor peri-urban community near Santo Domingo, Dominican Republic, were eligible to participate. At each appointment, participants (n=162) completed structured interviews that included questions on the child’s consumption of VAIRFs in the previous seven days. These data were combined with information elicited from focus group discussions with mothers to generate preliminary health messages. Results: Most of the locally available VAIRFs were consumed less than 30% of the time across age groups, with particularly low values for lentils and spinach. Low frequency was a particular concern for the 6-12 month olds (e.g., carrots and squash were only consumed 18.3% and 28.9% of the time, respectively, vs. 40.7% and 38.5%, respectively, in the 24-60 month olds). Discussion: Examples of preliminary health messages informed by the findings include expansion of use of carrots as juice mixed with other foods as locally practiced, and a squash puree mixed with commonly consumed eggs in the 6-12 month age group. Further study is needed to determine the acceptability and impact of these preliminary health messages.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».