Impact of Infant and Young Child Feeding (IYCF) Nutrition Interventions on Breastfeeding Practices, Growth and Mortality in Low- and Middle-Income Countries: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Undernutrition is associated with 45% of total infant deaths, totalling 2.7 million globally per year. The vast majority of the burden is felt in low- and middle-income countries (LMICs). This review aims to assess the effectiveness of infant and young child feeding (IYCF) interventions. We searched multiple databases including Cochrane Controlled Trials Register (CENTRAL), MEDLINE, EMBASE. Title/abstract screening and full-text screening and data extraction filtered 77 studies for inclusion. Breastfeeding education interventions (n = 38) showed 20% increase in rates of early initiation of breastfeeding, 102% increase in exclusive breastfeeding (EBF) at 3 months and 53% increase in EBF at 6 months and 24% decreases in diarrheal diseases. Complementary feeding education intervention (n=12) showed a 0.41 standard deviation (SD) increase in WAZ, and 0.25 SD in HAZ in food secure setting. Complementary food provision with or without education (n=17) showed a 0.14 SD increase in HAZ and 36% decrease in stunting. Supplementary food interventions (n=12) showed a significant 0.15 SD increase in WHZ. Subgroup analyses showed healthcare professional led interventions were largely more effective, especially on breastfeeding outcomes. We believe this is a comprehensive review of the existing literature on IYCF studies in LMICs. Though breastfeeding education is well supported in its effectiveness on breastfeeding practices, limited evidence exists for growth outcomes. Supplementation interventions seem to have better effects at improving growth. However, more research is required to reach more substantial conclusions.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».