MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011212329 · doi:10.1097/mco.0000000000000653

Indirect health sector actions and supportive strategies to prevent malnutrition

2020· review· en· W3011212329 sur OpenAlexaff
Emily C Keats, Reena Jain, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMalnutritionSanitationFood securityPovertyAccountabilityMedicineEconomic growthEnvironmental healthAgriculturePolitical scienceNursingEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Malnutrition is a pervasive problem that causes negative acute, long-term, and intergenerational consequences. As we have begun to move from efficacy to effectiveness trials of nutrition interventions, and further still to more holistic case study approaches to understanding how and why nutrition outcomes change over time, it has become clear that more emphasis on the 'nutrition-sensitive' interventions is required. RECENT FINDINGS: In this article, we propose recategorizing the nutrition-specific and sensitive terminology into a new framework that includes direct and indirect health sector actions and supportive strategies that exist outside the health sector; an adjustment that will improve sector-specific planning and accountability. We outline indirect health sector nutrition interventions, with a focus on family planning and the evidence to support its positive link with nutrition outcomes. In addition, we discuss supportive strategies for nutrition, with emphasis on agriculture and food security, water, sanitation, and hygiene, and poverty alleviation and highlight some of the recent evidence that has contributed to these fields. SUMMARY: Indirect health sector nutrition interventions and supportive strategies for nutrition will be critical, alongside direct health sector nutrition interventions, to reach global targets. Investments should be made both inside and outside the health sector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic CareMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207