Food consumption pattern and associated factors in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Women's nutrition before and during pregnancy is an important determinant of maternal, neonatal and child health outcomes. We examined the adequacy and determinants of energy and macronutrient nutrient intakes of 5011 women of reproductive age (WRA) who have been enrolled in a study of preconceptual micronutrient supplementation (PRECONCEPT) being conducted in 20 rural communes in Thái Nguyên province, Vietnam. Dietary intakes were determined using a validated 107‐item (semi‐quantitative) food‐frequency questionnaire that was administered by trained field workers. More than 50% failed to meet the minimum recommended energy intake. Carbohydrate, protein and fat constituted 65.6%, 14.8%, and 19.5% of total calories, respectively. Protein and fat intakes were below recommended levels in 7.6% and 56.5%, respectively. Only 3.2% and 11.8% had adequate intakes of n‐3 and n‐6 long‐chain polyunsaturated fatty acids, respectively. Multivariate analysis revealed that low education, low socioeconomic status, and food insecurity were significant predictors of low energy (overall and animal sources) and macronutrient intakes. This suggests that nutrition programs should be linked with social development, education and behavior change counseling in order to improve the nutritional status of WRA in Vietnam. Funding: The Mathile Institute and the Micronutrient Initiative
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».