Households' Food Insecurity and Their Association With Dietary Intakes, Nutrition-Related Knowledge, Attitudes and Practices Among Under-five Children in Gaza Strip, Palestine
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to determine the households' food insecurity and their association with dietary intakes, nutrition-related knowledge, attitudes and practices (KAP) among under-five children in the Gaza Strip, Palestine. This cross-sectional study was conducted in 2021 among a representative sample of under-five children. A total of 350 children and their proxy were selected from all Gaza strip governorates, using a cluster random sampling method. The Radimer/Cornell food-security scale was used. A 24-h dietary recall was employed for dietary intakes assessment. Nutrition-related KAP for feeding under-five children, anthropometric measurements, and demographic-socioeconomic characteristics were obtained with an interview-based questionnaire. Statistical analysis was performed using SPSS version 25. The children from food-insecure households had a high prevalence of moderate underweight (30.4%), stunting (32.8%), wasting (9.6%), and acute undernutrition (30.4%). Between food-insecure and food-secure groups there were significant differences in weight, height/length, mid-upper arm circumference, weight-for-age and mid-upper arm circumference z-scores, underweight, acute undernutrition, intakes of protein, fat, vitamin D, zinc, continued breastfeeding, having nutrition-related adequate knowledge, having nutrition-related positive attitudes, and achieved minimum dietary diversity score (P < 0.05 for all). Additionally, about (56.0%) food-insecure households have inadequate nutrition-related knowledge, (77.6%) have nutrition-related negative attitudes, and (95.2%) did not achieve a minimum dietary diversity score. In conclusion, the children from food-insecure households had a high prevalence of moderate underweight, stunting, wasting, and acute undernutrition. Moreover, low economic status, poor dietary intakes, low levels of nutrition-related KAP, and lack of dietary diversity could contribute to the high levels of food insecurity among under-five children.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».