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Enregistrement W4293224782 · doi:10.3390/nu14173481

The Role of Food Insecurity and Dietary Diversity on Recovery from Wasting among Hospitalized Children Aged 6–23 Months in Sub-Saharan Africa and South Asia

2022· article· en· W4293224782 sur OpenAlexaff
Adino Tesfahun Tsegaye, Patricia B. Pavlinac, Lynnth Turyagyenda, Abdoulaye Hama Diallo, Blaise Siézan Gnoumou, Roseline Maïmouna Bamouni, Wieger Voskuijl, Meta van den Heuvel, Emmie Mbale, Christina Lancioni, Ezekiel Mupere, John Mukisa, Christopher Lwanga, Michael Atuhairwe, Mohammod Jobayer Chisti, Tahmeed Ahmed, Abu Sadat Mohammad Sayeem Bin Shahid, Ali Faisal Saleem, Zaubina Kazi, Benson Singa, Pholona Amam, Mary Masheti, James A. Berkley, Judd L. Walson, Kirkby D. Tickell

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésWastingMedicineMalnutritionCohortUnderweightBioelectrical impedance analysisEnvironmental healthResidenceCohort studyFood securitySevere Acute MalnutritionPediatricsGerontologyDemographyBody mass indexOverweightGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current guidelines for the management of childhood wasting primarily focus on the provision of therapeutic foods and the treatment of medical complications. However, many children with wasting live in food-secure households, and multiple studies have demonstrated that the etiology of wasting is complex, including social, nutritional, and biological causes. We evaluated the contribution of household food insecurity, dietary diversity, and the consumption of specific food groups to the time to recovery from wasting after hospital discharge. Methods: We conducted a secondary analysis of the Childhood Acute Illness Network (CHAIN) cohort, a multicenter prospective study conducted in six low- or lower-middle-income countries. We included children aged 6−23 months with wasting (mid-upper arm circumference [MUAC] ≤ 12.5 cm) or kwashiorkor (bipedal edema) at the time of hospital discharge. The primary outcome was time to nutritional recovery, defined as a MUAC > 12.5 cm without edema. Using Cox proportional hazards models adjusted for age, sex, study site, HIV status, duration of hospitalization, enrollment MUAC, referral to a nutritional program, caregiver education, caregiver depression, the season of enrollment, residence, and household wealth status, we evaluated the role of reported food insecurity, dietary diversity, and specific food groups prior to hospitalization on time to recovery from wasting during the 6 months of posthospital discharge. Findings: Of 1286 included children, most participants (806, 63%) came from food-insecure households, including 170 (13%) with severe food insecurity, and 664 (52%) participants had insufficient dietary diversity. The median time to recovery was 96 days (18/100 child-months (95% CI: 17.0, 19.0)). Moderate (aHR 1.17 [0.96, 1.43]) and severe food insecurity (aHR 1.14 [0.88, 1.48]), and insufficient dietary diversity (aHR 1.07 [0.91, 1.25]) were not significantly associated with time to recovery. Children who had consumed legumes and nuts prior to diagnosis had a quicker recovery than those who did not (adjusted hazard ratio (aHR): 1.21 [1.01,1.44]). Consumption of dairy products (aHR 1.13 [0.96, 1.34], p = 0.14) and meat (aHR 1.11 [0.93, 1.33]), p = 0.23) were not statistically significantly associated with time to recovery. Consumption of fruits and vegetables (aHR 0.78 [0.65,0.94]) and breastfeeding (aHR 0.84 [0.71, 0.99]) before diagnosis were associated with longer time to recovery. Conclusion: Among wasted children discharged from hospital and managed in compliance with wasting guidelines, food insecurity and dietary diversity were not major determinants of recovery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
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Résumé présentoui

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