Minimum Acceptable Diet and its Predictors among Children Aged 6-23 Months in Mareka District, Southern Ethiopia: Community Based Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimal infant and young child feeding practices are essential for normal growth, better health, and mental and physical development. Even though there are a lot of nutrition intervention programs in Ethiopia, still suboptimal feeding practices are prevalent. This study was devised to assess a level of minimum acceptable diet (MAD) and predictors among children aged 6-23 months in Mareka District, south Ethiopia. Method: A community-based cross-sectional study was employed on 662 study participants from August 15 to September 15/ 2015. They were selected by a multi-stage sampling technique. Data were collected by interviewer-administered semi-structured questionnaires. Statistical significance was declared at p-value <0.05 at multivariable logistic regression. Result: The study showed that 35.5 % of the children aged 6-23 months met the recommended MAD. Maternal primary and secondary education (AOR: 1.90; 95% CI: 1.15-3.16 and AOR: 2.06, 95% CI: 1.12-3.77), Media exposure (AOR: 2.16; 95% CI: 1.46-3.29), health facility delivery (AOR:2.52; 95% CI: 1.54-4.13), child age of 9-11 and 12-23 months (AOR:2.73; 95% CI: 1.41-5.49 and AOR:2.55; 95% CI: 1.39-4.69) and GMP service utilization (AOR: 4.09; 95% CI: 2.51-6.65) were associated with MAD of children. Conclusion: The level of MAD among children was low. Maternal educational status, media exposure, institutional delivery, child age, and GMP service utilization were associated with MAD. Increasing utilization of GMP service, health facility delivery, maternal education, and media promotion was recommended to increase the level of MAD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».