Very low micronutrient intake adequacy of young children in rural Bangladesh is explained by limited diversity of nutrientrich foods
Notice bibliographique
Résumé
Documentation of micronutrient intake inadequacies among children in developing countries is important for planning food‐based interventions. This study quantified and assessed adequacy of micronutrient intakes of young children in rural Bangladesh. We measured 24‐h dietary intakes on two non‐consecutive days in a representative sample of 480 children ages 24–48 months using weighed food records and recall in homes. We calculated the probability of adequacy of usual intakes of 11 micronutrients, an overall mean probability of micronutrient adequacy (MA), and evaluated dietary diversity by counting the total number of nine food groups consumed. The relationship between overall adequacy of micronutrient intakes and dietary diversity scores or food group indicators was determinate using multivariate regression analyses. The overall mean prevalence of MA was 43% ± 16%. Fewer than 10% of children had adequate intakes of calcium, folate, and vitamin A, and < 50% of children had adequate intakes of iron, riboflavin, and vitamin B–12. Overall MA was primarily explained by energy intake and diet diversity. Food groups that explained variance in MA were dairy, eggs, meats, and vitamin A‐rich fruits and vegetables. Micronutrient adequacy among young children in rural Bangladesh is alarmingly low, and targeted food‐based interventions are warranted.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».