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Enregistrement W3027809226 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.639.34

A Grandmother‐Inclusive Approach to Community Nutrition Education Improves Infant and Young Child Feeding Outcomes in Southern Sierra Leone

2017· article· en· W3027809226 sur OpenAlexaffabout
Rebecca Wee, Joseph Simba, Bridget Aidam, Christina Gruenewald, Judi Aubel, Carolyn MacDonald, Allieu S. Bangura, Amy Girard

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 communicationMedicineEnvironmental healthSocioeconomicsGerontologyPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suboptimal infant and young child feeding (IYCF) practices contribute to child undernutrition in Sierra Leone. We examined whether a grandmother‐inclusive approach to nutrition‐related social and behavior change could improve maternal diet and IYCF outcomes 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 GM, quarterly community praise sessions focused on the attributes of and supportive roles of GM, 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 or had a child less than 2 years of age. 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. At endline, infants (n=291) were on average 11.8± 6.9 months of age and 52.2% were female. The proportion of 0–23 month olds exclusively breastfed during the first week of life was significantly higher in the intervention group (90.2% vs 79.4%, P =0.01) but there were no statistically significant differences in other breastfeeding practices. Among infants 6–23 months, the proportion achieving minimum dietary diversity (77.2% vs 51.8%, P <0.001) and minimum acceptable diet (53.8% vs 22.6%, P <0.001) was significantly higher in the intervention group. Differences in the proportions achieving minimum meal frequency were only significant for infants 9–23 months of age with a greater proportion of infants in the intervention group achieving minimum meal frequency (54.6% vs 36.9%, P =0.02). Preliminary analyses suggest that a grandmother‐inclusive approach that recognizes GMs' role in child nutrition and health and strengthens their knowledge can contribute to improved IYCF practices. Support or Funding Information Support provided by World Vision Canada, Nutrition Centre of Expertise, 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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