Trends in Complementary Feeding Indicators in Children Aged 6–23 Months According to Participation in a Conditional Cash Transfer Program: Data from the Brazilian Food and Nutrition Surveillance System, 2015–2019
Notice bibliographique
Résumé
Inadequate practices during complementary feeding are associated with malnutrition, especially in children experiencing vulnerable conditions and social inequality. The aim of this study was to evaluate the trends in complementary feeding indicators (CFIs) according to participation in a Brazilian cash transferu program—the Bolsa Família Program (BFP). This was a time-series study with secondary data from 600,138 children assisted from 2015 to 2019 and registered within the Brazilian Food and Nutrition Surveillance System. The CFIs assessed were food introduction, minimum meal frequency and appropriate consistency, minimum dietary diversity, iron-rich food, vitamin A-rich food, ultra-processed food consumption, and zero vegetable or fruit consumption. Prevalence and 95% confidence intervals were calculated for the CFIs according to BFP, the region of residence, and the child’s age. The Prais–Winsten regression method was used to analyze the temporal trend. There was a steady trend for all CFIs of a healthy diet. A decrease in ultra-processed food consumption for both BFP (−10.02%) and non-BFP children (−9.34%) was observed over the years. Children residing in the North and Northeast regions and those enrolled in the BFP were more distant from the recommended feeding practices when compared to the other regions and non-BFP children. The results highlight the relevance of nutritional surveillance and the need to improve food and nutrition public policies for children aged 6–23 months, particularly for those experiencing greater social vulnerability.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».