Nutrition education and counselling by frontline health and nutrition care workers is associated with improved iron adherence among pregnant women: evidence from the National Family Health Surveys, 2015-21
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anaemia is a global public health problem affecting developing and developed countries with major consequences for human health and social and economic development. Methods: This paper attempted to understand the determinants of iron adherence among women of reproductive age during their last pregnancy in India and states/union territories, the iron deficiency being associated with anaemia, using multiple logistic regression analyses of data from the fourth (2015-16) and fifth (2019-21) rounds of the India National Family Health Survey. The individual unit-level data were analysed using Stata 17 software. Results: After adjusting for standard covariates, it was found that those who reported receiving counselling by a frontline health worker and/or antenatal care visits were much more likely to consume at least 90 days of iron-containing supplements. Results shows that for NFHS-4 women who had received counselling from a frontline health and nutrition care worker were 1.489 times (95% CI: 1.429-1.553) to adhere to at least 90 days of iron tablets or syrup after adjusting for potential confounders and for NFHS-5 women who had received counselling from a frontline worker were 1.162 times (95% CI :1.124-1.200) more likely to adhere to IFA supplements or syrup for at least 90 days. Conclusions: Based on insights from these analyses, it appears that counselling seems to be effective in making women aware of the benefits of IFA, thus increasing the likelihood of intake of iron-containing supplements. Counselling seems to be an important predictor of adherence to iron intake in India.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».