Design, Methods, and Select Baseline Results from a School Nutrition Project for Adolescents in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The School Nutrition for Adolescents Project (SNAP) provided weekly iron and folic acid (WIFA) supplementation and menstrual hygiene management (MHM) support for girls; actions to improve water, sanitation, and hygiene (WASH) practices; and behavior change interventions to adolescents aged 10–19 y in 65 intervention schools in 2 districts of Bangladesh. We aimed to describe the project design and select baseline results of students and school project implementers. Girls (n = 2244) and boys (n = 773) in 74 schools (clusters) and project implementers [headteachers (n = 74), teachers (n = 96), and student leaders (n = 91)] participated in a survey assessing nutrition, MHM, and WASH knowledge and experience. Hemoglobin, inflammation-adjusted ferritin, retinol-binding protein, and serum and RBC folate (RBCF) levels in girls were measured. School WASH infrastructure was observed and drinking water was tested for E. coli. IFA and deworming tablet intake in the last 1 and 6 mo were 4% and 81% for girls and 1% and 86%, respectively. Applying the Minimum Dietary Diversity for Women (MDD-W) tool, most (63%–68%) girls and boys achieved minimum dietary diversity. Fewer adolescents (14%–52%) had ever heard of anemia, IFA tablets, or worm infestation than project implementers (47%–100%). Girls (35%) missed school during menstruation; 39% reported of ever leaving school due to unexpected menstruation. The micronutrient status and deficiency severity varied: anemia (25%), RBCF insufficiency (76%), risk of serum folate deficiency (10%), deficiencies of iron (9%), and vitamin A (3%). WASH in school sustainable development goal (SDG) indicators achievement varied: basic drinking water service (70%), basic sanitation service (42%), and basic hygiene service (3%); 59% of sampled drinking water access points complied with WHO E. coli standards. There is room for improvement of nutrition and health awareness, practices, micronutrient status, SDG basic WASH in-school services, and E coli contamination in school drinking water. This trial was registered in clinicaltrials.gov as NCT05455073.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».