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Enregistrement W4225786054 · doi:10.1161/circ.145.suppl_1.p101

Abstract P101: The Double Burden Of Malnutrition Among Women And Preschool Children In Low- And Middle-income Countries: A Scoping Review And Thematic Analysis Of The Literature

2022· review· en· W4225786054 sur OpenAlexaff
Jason Mulimba Were, Saverio Stranges, Ishor Sharma, Juan‐Camilo Vargas‐González, Marcie Campbell

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightAnthropometryUnderweightDouble burdenMalnutritionPopulationCINAHLBreastfeedingEnvironmental healthPediatricsPublic healthCross-sectional studyObesityGerontologyPsychological interventionPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The double burden of malnutrition (DBM), the simultaneous existence of both underweight and overweight sequelae, is an emerging public health concern in low- and middle-income countries (LMICs). Women of child-bearing age (15-49 years) and preschool children (under 5 years) are among the most vulnerable groups to be affected by the DBM. However, the DBM phenomenon among these population subgroups is understudied. Objectives: We explored the following objectives: 1) To determine which nutrition indicators have been used to define the DBM among women of child-bearing age and preschool children; 2) To establish the plausible explanations for the identified DBM phenotypes women of child-bearing age and preschool children; and 3) To identify the risk factors for the DBM women of child-bearing age and preschool children. Methods: We systematically searched for literature from the following databases: EMBASE, CINAHL, MEDLINE, LILACS, Scopus and ProQuest Dissertations & Thesis Global. Studies discussing the DBM phenomenon in LMICs were included. Thematic analysis was conducted on extracted information from the literature to reveal emerging themes from included studies. The findings were reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines. Results: Preliminary findings indicate that frequently used indicators for defining DBM across all levels of operationalization were anthropometric indices and micronutrients measurements (e.g., overweight/obesity and anemia) for women and anthropometric indices (e.g., overweight/obesity and stunting) for preschool children. The following themes emerged as plausible explanations for the DBM phenotypes: Food insecurity; diet behavior; breastfeeding; illness and metabolic programming. Age, child sex, household wealth, women’s education, occupation and urbanization were frequently occurring DBM risk factors. Of note was the use of the term ‘double burden’ as a buzz word in substantial number of studies without a proper definition or discussion of the DBM concept. Conclusion: The DBM phenomenon is loosely understood due to the varying operational definitions of the DBM construct. Emerging themes and common risk factors may provide target areas for public health interventions. Studies with robust designs are needed to succinctly understand the DBM phenomenon.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0480,043
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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