Parental Knowledge of Malnutrition as a Cause of Infant and Child Mortality Rate in Torbu Community, Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is a significant public health problem over the world, with severe impact in developing countries, including Asia and Africa. This paper present to assess malnutrition as a cause of infant and child mortality rate in Torbu community in Bo city, Sierra Leone. We used a community-based cross-sectional survey. A total of 80 mothers with children of under five years were selected using convenience sampling from the different divisions of Bo city. The findings showed that 48 (60%) of the respondents have never been sensitized nor have any knowledge about Malnutrition, of which 16 (50%) were informed via radio while 50 (63%) were not aware of any nutrition facility around the community. Besides, 56 (70%) of the respondents did not practice exclusive breastfeeding, 64 (80%) fed their children on only carbohydrates mainly in the form of rice, and 26 (32.5%) had one meal per day. 64 (80%) reported their children to have been admitted due to malnutrition (with mainly protein-energy malnutrition), while over a half 46 (57%) reported having lost a child to malnutrition. Thus, we recommended more nutrition education to address the poor Infant and Young Child Feeding (IYCF) practices as well as targeted health interventions to mitigate the devastating effects of child malnutrition in the district.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».