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Enregistrement W4383347474 · doi:10.3390/nu15133041

Dietary Strategies for Complementary Feeding between 6 and 24 Months of Age: The Evidence

2023· review· en· W4383347474 sur OpenAlexaff
Leila Harrison, Zahra Padhani, Rehana A Salam, Christina Oh, Komal Abdul Rahim, Maria Maqsood, Anna Alı̀, Kimberly Charbonneau, Emily C Keats, Zohra S Lassi, Aamer Imdad, Aatekah Owais, Jai K Das, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPsychological interventionMicronutrientMedicineEnvironmental healthBreast feedingAnthropometryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suboptimal complementary feeding practices remain highly prevent. This review aims to comprehensively synthesize new emerging evidence on a set of topics related to the selection and consumption of complementary foods. We synthesized evidence related to five key topics focused on nutritional interventions that target the complementary feeding period, based on four systematic reviews that include updated evidence to February 2022. While there have been many studies examining interventions during the complementary feeding period, there is an overall lack of relevant information through which to draw conclusions on the ideal feeding schedule by food type. Similarly, few studies have examined the effects of animal milk versus infant formula for non-breastfed infants (6-11 months), though those that did found a greater risk of anemia among infants who were provided cow's milk. This review highlights a number of interventions that are successful at improving micronutrient status and anthropometry during the complementary feeding period, including fortified blended foods, locally and commercially produced supplementary foods, and small-quantity lipid-based nutrient supplements. Complementary feeding education for caregivers can also be used to improve nutrition outcomes among infants in both food secure and insecure populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,124 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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