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Enregistrement W3086340729 · doi:10.2196/23115

Impact of Nutrition Education on the Nutrition Capacity of Caregivers and Nutrition Outcomes of Indigenous Mbororo Children in the West Region of Cameroon: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3086340729 sur OpenAlexvenueno aff
Florence Titu Manjong, Vincent Siysi Verla, Thomas Obinchemti Egbe, Dickson Shey Nsagha

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPsychological interventionMedicineNutrition EducationRandomized controlled trialPopulationCluster randomised controlled trialEnvironmental healthGerontologyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inadequate diets and life-threatening infections have profound adverse implications for child growth, development, and survival, particularly among indigenous peoples. Evidence of the effectiveness of community-based nutrition education interventions in improving child feeding and nutrition outcomes among indigenous Mbororo population in Cameroon is scarce. OBJECTIVE: This study aims to investigate the impact of culturally tailored community-based nutrition education intervention on caregivers' knowledge, attitude, and practice regarding complementary feeding and on nutrition outcomes of indigenous Mbororo children (aged 3-59 months) in the Foumban and Galim health districts of the West Region of Cameroon. METHODS: A two-arm cluster randomized controlled trial will be conducted in the Foumban Health District and Galim Health District. The intervention and control arms will each comprise 5 clusters with 121 child-caregiver pairs. Participants in the intervention arm will be organized into 5 caregivers' peer-support platforms. A total of 12 educational sessions will be assigned to the intervention group by trained female Mbororo nutrition volunteers (n=6) and community health workers (n=6). The control arm will receive routine facility-based nutrition education. Data will be collected at 3-month and 6-month follow-up. Both descriptive statistics and multivariate logistic models will be used to estimate the effect of culturally tailored community-based nutrition education intervention (independent variable) on outcome variables (caregivers' knowledge, attitude, and practice), child growth (weight, height/length, weight for age), and morbidity status (diarrhea, cough, and fever) between both arms. Data assessors will be blinded to the group allocation. Ethical approval (reference no. 2019/1002-07/UB/SG/IRB/FHS) was obtained from the Faculty of Health Sciences Institutional Review Board at the University of Buea. RESULTS: Baseline data were collected in September 2019. In February 2020, 10 Mbororo communities (clusters) with 242 child-caregiver pairs were selected and allocated to the experimental and control arm in a 1:1 ratio. Community nutrition volunteers (n=6) and community health workers (n=6) were selected and trained. Data collection and analysis are ongoing, and results are not available for this manuscript. CONCLUSIONS: The findings of this study will provide evidence on the impact of culturally tailored and health belief model-based nutrition education on behavior change as a complementary strategy for strengthening health facility-based approaches in the reduction of malnutrition burden among the study population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/23115.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,007

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2020
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