Food Preparation Practices for Infants Aged From 7 to 13 Months
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine infant food preparation practices at age 7, 9, 11, and 13 months overall and by sociodemographic characteristics. DESIGN: Data from a longitudinal study from the US Department of Agriculture's Special Supplemental Nutrition Program for Women, Infants, and Children (WIC) Infant and Toddler Feeding Practices Study-2 (ITFPS-2) were used. PARTICIPANTS: A sample of 1,904 infants (970 males and 934 females) enrolled in WIC who had been introduced to solid foods and were consuming food prepared at home. MAIN OUTCOME MEASURES: Food preparation practices included pureeing, mashing, chopping/dicing, and prechewing. Estimates were provided overall and by sociodemographics. ANALYSIS: Prevalence estimates were calculated for each survey month overall and by sociodemographics. Chi-square tests for independence were used to test for differences. RESULTS: Food preparation practices changed as infants aged. Pureeing and mashing were common in month 7 (57.8% and 59.6%, respectively), but chopping/dicing were the most prevalent by month 13 (85.4%). Food preparation practices did not vary by education status, but statistical differences were consistently observed by race and ethnicity and inconsistently observed by maternal age at birth. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Exposing children to a range of food textures at an appropriate age is important for developmental progress. Continued culturally relevant efforts by WIC educators and health care providers can emphasize the importance of early experiences with food textures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».