Impact of Infant and Young Child Feeding (IYCF) Nutrition Interventions on Breastfeeding Practices, Growth and Mortality in Low- and Middle-Income Countries: Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle