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Enregistrement W3027521016 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.639.33

A Grandmother‐Inclusive Approach to Community Nutrition Positively Impacted Maternal Nutrition and Health Seeking Practices in Southern Sierra Leone

2017· article· en· W3027521016 sur OpenAlexaffabout
Amy Girard, Rebecca Wee, Joseph Simba, Christina Gruenewald, Judi Aubel, Carolyn MacDonald, Allieu S. Bangura, Bridget Aidam

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSierra leoneNutrition EducationBehavior change communicationEnvironmental healthMedicinePsychologySocioeconomicsGerontologySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor nutrition and health seeking practices of pregnant and lactating women contribute to maternal morbidity, poor birth outcomes and undernutrition of children in Sierra Leone. We examined how a grandmother (GM) inclusive approach to nutrition‐related social and behavior change affected maternal diet and health seeking practices in southern Sierra Leone. The GM‐inclusive approach is grounded in formative ethnographic research and builds on GMs' culturally‐designated role as advisors and caregivers and aims to strengthen their knowledge and confidence to promote positive change for maternal and child health. Following mixed methods formative research, World Vision implemented a quasi‐experimental proof of concept study in two sections in the Bum Chiefdom, Bonthe Sierra Leone. The villages of one section received the grandmother‐inclusive approach consisting of monthly participatory nutrition education sessions with GMs, quarterly community praise sessions focused on the attributes of and supportive roles of GMs, the identification and support of GM leaders as change agents for maternal and child health and intergenerational forums. Villages in the control section received the standard of care for nutrition education provided by the Ministry of Health. The endline survey utilized a census based sampling strategy and surveyed all women in the study communities who were pregnant (PW, N=101) or had a child less than 2 years of age (MU2, N=291). Data were collected on household sociodemographics, maternal diet and IYCF knowledge, attitudes, and intentions/practices. Preliminary analyses examined differences in proportions between intervention and comparison participants with chi‐square. The proportions of MU2 (94.6% vs. 67.3%, P <0.001) and PW (96.3% vs 61.7%, P <0.001) achieving minimum dietary diversity in the previous 24 hours were significantly higher in the intervention compared to the comparison group. As well, a significantly greater proportion of PW in the intervention group intended to consume more food (88.9% vs 48.9%, P <0.0001) and work less (94.4% and 88.1%, P =0.002) during their current pregnancy. Similarly, a significantly greater proportion of MU2 in the intervention group reported increased meal frequency (94.6% vs 63.6%, P <0.001) and decreased work (91.3% vs 75.7%, P <0.001) during their most recent pregnancy. A greater proportion of MU2 in the intervention communities also reported attending ANC at least 4 times (97.1% vs. 80.8%, P <0.001) and delivering in a health facility (96.7% vs 90.7%, P =0.03). Few studies have shown improved nutrition practices during pregnancy, and particularly during crisis (e.g., Ebola). Preliminary analyses suggest that a grandmother‐inclusive approach that recognizes GMs' role in nutrition and health and strengthens their knowledge can contribute to improved nutrition and health practices during pregnancy improved nutrition and health practices in pregnancy. Support or Funding Information Funding provided by World Vision Canada, World Vision Germany, World Vision Sierra Leone and the Emory University Global Field Experiences Program

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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