Caregiver perceptions of nutrition interventions in infants and children under 24 months of age: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Efficacy studies show early nutrition interventions improving infant nutrition status, but understanding caregiver acceptability is required for implementation of such interventions. This systematic review examines caregivers’ perceptions of nutrition interventions in young children. Design: We searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, Embase, CINAHL and PsychINFO from date of online journal inception through December 2020. Interventions included oral (powder/liquid/tablet) and/or intravenous supplementation, food fortification and nutrition counselling. Inclusion criteria included primary research, data presented on caregiver perception and studies published in English. Quality assessment was performed using the Critical Appraisal Skills Programme tool. Studies underwent narrative synthesis using inductive thematic analysis. Setting: No restriction. Participants: Caregivers of children under 24 months of age. Results: Of 11 798 records identified, thirty-seven publications were included. Interventions included oral supplementation, food fortification and nutrition counselling. Caregivers included mothers (83 %), fathers, grandparents and aunts. Perceptions were gathered through individual interviews, focus group discussions, questionnaires, surveys and ratings. Totally, 89 % of studies noted high acceptability ( n 33 most notably increased appetite ( n 17). In total, 57 % of studies ( n 21) cited low acceptability, commonly from side effects ( n 13) such as gastrointestinal issues, appetite loss and stained teeth. Conclusions: Positive perceptions and enthusiasm for interventions were frequently reported. Key to implementation was the increased appetite noted by caregivers. A substantial proportion of studies reported negative perceptions, mainly due to side effects. In future interventions, mitigation and education around common side effects are crucial for acceptability. Understanding both positive and negative caregiver perceptions is important for informing future nutrition interventions and strengthening sustainability and implementation.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».