Dietary Intakes and Nutritional Status of Mother-Child (6-23 Months Old) Pair Targeted through the "Organic Residual Products for Biofortified Foods for Africa Project" in Rural Area in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite micronutrient supplementation and food fortification strategies carried out for decades, micronutrient deficiencies remain prevalent among children under 5 years old in rural area in Senegal. The OR4FOOD project was implemented as a preventive and long-term approach to reduce malnutrition through biofortification. Objective: We aimed to assess the baseline dietary intakes and nutritional status of the mother-child (6-23 months old) pair in a rural community in Senegal. Methods: Dietary intakes were assessed using dietary recall questionnaires and weight food records. All foods and beverages consumed from waking to bedtime were quantified, and nutrient intakes were calculated. The nutritional status was measured by anthropometry. Results: Results showed that 77.2% of children had low dietary diversity score. Only 18% of them received an appropriate complementary feeding according to the minimum acceptable diet. Cereals and legumes were among the most consumed food groups, whereas orange-fleshed sweet potato (OFSP) and animal food products were rarely consumed. Median dietary intakes of iron, zinc, and vitamin A were lower than the recommended dietary allowances. Acute malnutrition and stunting affected 14.6% and 16.9% of children, respectively. Overall, 20.8% of mothers were underweighted, and overweight/obesity affected 23.1% of them. Conclusion: Malnutrition remains prevalent in rural areas of Senegal and affects both mothers and children. Furthermore, their nutrient requirements were not covered by the diet. Millet and cowpea being widely consumed, optimizing their iron and zinc content through biofortification and the introduction of OFSP might improve micronutrient intakes and would be promising strategies to prevent child malnutrition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».