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Enregistrement W3094931694 · doi:10.3389/fpubh.2020.567900

A Multi-Sectoral Approach Improves Early Child Development in a Disadvantaged Community in Peru: Role of Community Gardens, Nutrition Workshops and Enhanced Caregiver-Child Interaction: Project “Wawa Illari”

2020· article· en· W3094931694 sur OpenAlexafffund
Doris González‐Fernández, Ana Sofía Mazzini Salom, Fermina Herrera Bendezu, Sonia Huamán, Bertha Rojas Hernández, Illène Pevec, Eliana Mariana Galarza Izquierdo, Nicoletta Armstrong, Virginia Thomas, Sonia Vela Gonzáles, Carlos Gonzáles Saravia, Marilyn E. Scott, Kristine G. Koski

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInstitut National Du CancerGrand Challenges CanadaMcGill University
Mots-clésPsychological interventionEnvironmental healthGross motor skillMedicineDisadvantagedChild developmentAnthropometryGerontologyFood securityPediatricsPsychologyMotor skillNursingPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multi-dimensional monitoring evaluation and learning strategies are needed to address the complex set of factors that affect early child development in marginalized populations, but few studies have explored their effectiveness. Objective: To compare improvement of health and development of children 0-3 years between intervention communities (IC) and control communities (CC) from peripheral settlements of Lima. Sequential interventions included: 1) home and community gardens, 2) conscious nutrition, and 3) parenting workshops following the International Child Development Program (ICDP). Methods: Interventions were delivered by community health promoters (CHPs) using a ‘step-by-step’ learning system. Both IC and CC were monitored before the interventions began, at 8 and 12 months (n = 113 IC and 127 CC children). Data were collected on household characteristics, diet, food security, health indicators (history of diarrhea and respiratory infections, hemoglobin, intestinal parasites, anthropometry), caregiver-child interactions and stress, and achievement of Pan-American Health Organization age-specific developmental milestones. Stepwise multiple logistic regressions were used to determine if the interventions affected food insecurity, as well as motor, social/cognitive and language delays. Results: At baseline, 2.6% were categorized as ‘suspected developmental delay’ and 14.2% were on ‘alert for development delay’. Food insecurity, diarrhea and respiratory infections were lowered following the interventions. Through the ‘step-by-step’ approach, caregivers in IC gained skills in gardening, conscious nutrition and parenting that reduced the risk of food insecurity [Adjusted Risk Ratio= 0.20 (95% CI: 0.08-0.51)] and language delay [0.39 (0.19-0.82)] but not motor or social/cognitive delay. Use of a multiple micronutrient supplement decreased the risk of motor delay [0.12 (0.03-0.56)], but more pets were associated with higher risk of motor [3.24 (1.47-7.14)] and social/cognitive delay [2.72 (1.33-5.55)], and of food insecurity [1.73 (1.13-2.66)]. Conclusion: The combined interventions delivered by CHPs helped to mitigate the impact of adversity on food insecurity and language delay. Additional improvements may have been detected if the interventions had continued for a longer time. Our results indicate that control of infections and pets may be needed to achieve measurable results for motor and social/cognitive development. Continuous monitoring facilitated adjusting implementation strategies and achieving positive developmental outcomes.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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