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Enregistrement W4390539981 · doi:10.5539/gjhs.v16n2p16

The Determinants of Dietary Diversity among Women of Reproductive Age in the Kolda Region in 2020

2024· article· en· W4390539981 sur OpenAlexvenueno aff
Alioune Badara Tall, Agnès Kamoye Yade, Ndèye Mariéme Sougou, Anta Agne, Abdoul Aziz Ndiaye, Ousseynou Kâ

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingDietary diversityDiversity (politics)DemographyLogistic regressionMedicinePublic healthPregnancyCross-sectional studyRural areaEnvironmental healthGerontologyGeographyPediatricsBiologyFood securitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The lack of dietary diversity among women of reproductive age (WRA) is a public health problem in Senegal, particularly in the southern regions. The good nutritional status of women is one of the factors in the fight against maternal mortality and thus promotes a healthy pregnancy. The aim of this study was to investigate the determinants of dietary diversity among WRA in the Kolda region. METHODS: The quantitative, descriptive and analytical cross-sectional study took place in January-February 2020 in the Kolda region. It covered 1231 women of reproductive age (15- 49 years) in the Kolda region. Data were collected at household level using a questionnaire administered after informed consent. Ordinal logistic regression was performed to identify factors associated with dietary diversity among WRA in the Kolda region. RESULTS: A total of 1,231 WRA were surveyed, of whom 59.5% were neither pregnant nor breastfeeding, 30.7% breastfeeding and 9.8% pregnant. The mean age of the women was 27.62 years, with a standard deviation of 7.2 years. The median age was 27. Most women surveyed lived in rural areas (72.1%) and 58.5% were uneducated. Taking classification into account, 44% of WRAs in the Kolda region had average dietary diversity, compared with 24.7% who had low diversity and 31.3% who had high diversity. Risk factors associated with dietary diversity in WRA after adjustment were living in an urban environment (OR=1.52 [1.29 ; 1.78]), breastfeeding (OR=1.43 [1.13 ; 1.82]), head of household with higher level of education (OR=2.59 [1.55 ; 4.41]), household income greater than or equal to minimum wage (OR=1.23 [1.04 ; 1.45]), existence of fruit trees in the household (OR=1.28 [1.06 ; 1.55]), the existence of funding or support for processing local produce (OR=1.56 [1.10 ; 2.22]), knowledge of micronutrient-rich foods (OR=1.39 [1.13 ; 1.71]), good level of knowledge of good nutritional practices (OR=1.61 [1.35 ; 1.92]), women's average level of information on good hygiene and care practices (OR=1.27 [1.08 ; 1.48 ]). CONCLUSION: the accessibility and availability of nutrient-rich foods, the level of education of the head of household, the household's standard of living, awareness-raising, access to financing and the empowerment of women all help to improve the dietary diversity of WRA. Consequently, in the fight against food insecurity and malnutrition, the synergy of actions across sectors such as health, agriculture, the economy and social development, in particular gender and women's empowerment, is paramount for good women's nutritional status.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,305 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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