Understanding modifiable caregiver factors contributing to child development among young children in rural Malawi
Notice bibliographique
Résumé
This study examined modifiable caregiver factors influencing child development in Malawi using baseline data from 1,021 mothers and their children <2 years of age participating in a cluster-randomized controlled trial implemented in rural Malawi (2022-2025). We fit an evidence-based theoretical model using structural equation modelling examining four caregiver factors: (1) diet diversity (sum of food groups consumed in the past 24 h), (2) empowerment (assessed using the project-level Women's Empowerment in Agriculture Index), (3) mental health (assessed using the Self-Reported Questionnaire, SRQ-20), and (4) stimulation (number of stimulation activities the mother engaged in the past 3 days). Child development was assessed using the Malawi Development Assessment Tool (norm-referenced aggregate Z-score). The model controlled for child, caregiver, and household socioeconomic characteristics. Results showed that caregiver dietary diversity was directly associated with higher child development scores (standardized coefficient 0.091 [95% CI 0.027, 0.153]) and lower SRQ-20 scores -0.058 (-0.111, -0.006). Empowerment was directly associated with higher child development scores (0.071 [0.007, 0.133]), higher stimulation score (0.074 [0.013, 0.140]), higher dietary diversity (0.085 [0.016, 0.145]), and lower SRQ-20 scores (-0.068 [-0.137, -0.002]). Further, higher empowerment was indirectly associated with improved child development through enhancement of caregiver dietary diversity, with an indirect effect of 0.008 (0.002, 0.018). These findings highlight the important role that caregiver diet and empowerment play in directly influencing child development and other aspects of caregiver well-being. Interventions aimed at enhancing child development should consider these factors as potential targets to improve outcomes for children and caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».