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Enregistrement W4389023047 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.136.7

Effective Transfer of Nutritional Messages to Caregivers by Health Service Providers Trained in Counseling in Two Poor Districts of the Lambayeque Region, Peru

2017· article· en· W4389023047 sur OpenAlexaff
Myriam B. Charron, Grace S. Marquis, Hilary Creed‐Kanashiro, Rosario Bartolini Martinez, Cindy Castro Sernaqué

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's HospitalUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnvironmental healthTrainerGovernment (linguistics)Service (business)NursingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suboptimal infant and young child feeding practices contribute to poor nutrition outcomes. The 2015 Peru Demographic Health Survey reported that 49% of infants 6–8 months did not consume meats, poultry, fish, or eggs and 36% received fewer than three food categories. These inadequate feeding practices contribute to the high rates of anemia (43.5% of children 6 – 35 months). In response, the Lambayeque regional government funded a train‐the‐trainer initiative in the four poorest districts of the region to improve the skills of health service professionals (HP) in effective nutrition education counselling. The objectives of the present study were to evaluate how the training was currently applied in counselling by HP and to identify influential factors on effective transfer of improved nutrition practices to caregivers. Of particular interest was to examine interpersonal relationships between HP and caregivers. Data were collected in six health establishments in two of the four selected Lambayeque districts. We completed in‐depth interviews with 5 HP, and 34 exit interviews with caregivers, of whom 7 gave in‐depth interviews and 5 who also permitted home observations. In addition, 29 direct participant observations of visits to the child growth and development monitoring program were conducted to observe the counselling. Counselling messages focused on how to use multi‐micronutrient powders and increase consumption of iron‐rich foods (e.g., liver, sangrecita ). A majority of caregivers identified those same messages as the most important ones to assure their children's health. Interviews with caregivers and home observations indicated that nutritional messages (e.g., give more iron‐rich foods, give more legumes) were acceptable and feasible to achieve in the household. Learning materials (e.g., model plates) and group demonstration sessions facilitated caregiver comprehension, whereas caregivers' Quechua language was a barrier. Challenges that affected the continuity of good counselling in the health services were the frequent rotation of health service personnel and poor caregiver attendance. Lastly, beliefs or traditions prevented the adoption of some messages (e.g., duck is a cold meat, consuming animal blood ( sangrecita ) is comparable to consuming the animal's soul). Health professionals in the targeted districts used counselling skills demonstrated in the on‐going training and delivered the training's key nutrition messages. The HP made use of learning materials and used different delivery methods; caregivers understood the nutritional messages and applied them in their home. To conclude, HP also benefited from this on‐going initiative as they manifested a sense of satisfaction in what they had accomplished in improving children's health and nutritional status. Support or Funding Information McBurney Foundation

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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