Dietary diversity and social determinants of nutrition among late adolescent girls in rural Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The conditions in which adolescent girls mature shape their health, development and nutrition. Nutrient requirements increase to support growth during adolescence, but gaps between consumption and requirements exist in low- and middle-income countries. We aimed to identify and quantify the relationship between dietary intake and diverse social determinants of nutrition (SDN) among a subset of adolescent girls 15-18.9 years (n = 390) enrolled within the Matiari emPowerment and Preconception Supplementation (MaPPS) Trial. The primary outcome, dietary diversity score (DDS), was derived by applying the Minimum Dietary Diversity for Women 10-item scale to 24-h dietary recall data collected three times per participant. To examine the associations between the SDN-related explanatory variables and DDS, we generated a hierarchical, causal model using mixed effects linear regression to account for the cluster-randomized trial design. Using all data, diets lacked diversity (DDS mean ± SD: 3.35 ± 1.03 [range: 1-7; n = 1170]), and the minimum cut-off for dietary diversity was infrequently achieved (13.5%; 95% CI: 11.6-15.6%). Consumption of starches was reported in all recalls, but micronutrient-rich food consumption was less common. Of the SDN considered, wealth quintile had the strongest association with DDS (P < 0.0001). The diets of the sampled Pakistani adolescent girls were insufficient to meet micronutrient requirements. Poverty was the most important predictor of a diet lacking in diversity, indicating limited purchasing power or access to nutritious foods. Dietary diversification and nutrition education strategies alone are unlikely to lead to improved diets without steps to tackle this barrier, for example, through fortification of staple foods and provision of supplements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».