Qualitative Exploration of Health Professionals’ Perceptions of Addressing Malnutrition Within the First 1,000 Days
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Explore health professionals' perceptions toward how to address malnutrition within the first 1,000 days of life in underresourced communities. DESIGN: A qualitative explorative-descriptive study using 8 face-to-face focus group discussions. SETTING: Health facilities serving underresourced communities within Nelson Mandela Bay, Eastern Cape Province, South Africa. PARTICIPANTS: Fifty-six health professionals (n = 13 doctors, n = 28 nurses, n = 6 dietitians, and n = 9 social workers) aged between 20 and 60 years, with 1-16 years (5 years average) of working experience. The majority (n = 53; 94.6%) were women. PHENOMENON OF INTEREST: Health professionals' perceptions of effective methods or strategies to address malnutrition are referred to as undernutrition. ANALYSIS: Content analysis. RESULTS: Health professionals perceived socioeconomic conditions; caregiver lack of nutrition knowledge; and behavioral, cultural, and generational infant feeding practices as contributing factors to malnutrition. Participants recommended efforts to strengthen the availability, accessibility, and utilization of contraception, especially for teenagers, increase support to caretakers of children from families, health facilities, and communities, and a multisector and multidisciplinary approach to improve social determinants of health in underresourced communities. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: To address malnutrition within the first 1,000 days of life, data supports that health professionals in underresourced communities require a multisector, multidisciplinary approach. This approach entails educational interventions, peer mentoring and community empowerment through support to and involvement of caregivers of children.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».