A scoping review of research on policies to address child undernutrition in the Millennium Development Goals era
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The breadth of research on the impact of nutrition-specific policies to address child undernutrition is not well documented. This review maps the evidence base and identifies gaps on such policies. DESIGN: We systematically searched Medline, Embase, PAIS Index for public policy, Scopus and Web of Science databases to identify eligible studies. Key study characteristics, including research design, type of policy, time span of policy before impact assessment, child age at outcome assessment and types of outcomes assessed, were abstracted in duplicate. SETTING: Low-, middle- and high-income countries. PARTICIPANTS: Studies were eligible for inclusion if they aimed to assess the impact of population-level nutrition-specific policies on undernutrition among children under 10 years of age. RESULTS: Of the 5646 abstracts screened, eighty-three studies were included. A range of policies to address child undernutrition were evaluated; the majority were related to micronutrient fortification. Most studies were observational, reported on mandatory regional or sub-national polices, were conducted in high-income countries and evaluated policies within 1 year of implementation. A narrow set of health outcomes were evaluated, most commonly iodine deficiency disorders and neural tube defects. CONCLUSIONS: Nutrition policies were commonly associated with improved child nutritional status and health. However, this evidence is primarily based on limited settings and on a limited number of outcomes. Further research is needed to assess the longer-term impact of a broader range of nutrition policies on child health, particularly in low- and middle-income countries.
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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 | 0,032 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».