Micronutrient deficiency, dietary diversity, and sociodemographic and lifestyle determinants of dietary diversity among pregnant slum-dwelling women in Pune, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing dietary diversity is a sustainable solution to combat micronutrient deficiencies. Given the large slum population in urban India, double burden of malnutrition, nutritional transition among slum-dwellers, and limited studies focusing on dietary intake and diversity among pregnant slum-dwellers, this study aimed to 1) describe macro- and micronutrient intakes and compare them with guidelines, 2) describe dietary diversity and intake of unhealthy foods and, 3) investigate the sociodemographic and lifestyle determinants of adequate dietary diversity among pregnant slum-dwellers in Pune, Maharashtra, India. METHODS: This study presents cross-sectional data of 454 pregnant slum-dwelling women completing mid-pregnancy visit collected from a larger cohort study. Sociodemographic and lifestyle data were collected at baseline (< 12 weeks gestation). Dietary data (24-h dietary recall) were collected in mid-pregnancy (23 ± 2 weeks). Nutrient intakes were compared with the Estimated Average Requirements (EAR) for pregnant Indian women. Dietary diversity score (DDS, range 0-10) and unhealthy food (sweet snacks, sweet beverages, fried and salty food) group score (range 0-3) were calculated as per FAO guidelines. Multivariate logistic regression was conducted to examine determinants of adequate dietary diversity (DDS ≥ 5). RESULTS: ) total energy and protein intakes were 1771 (1456, 2185) kcal/d and 44.7 (34.7, 55.0) g/d, respectively. Total energy and protein were consumed as per EAR by 37% and 54% of women, respectively. Forty percent of women exceeded the recommended energy intake from carbohydrates. Diets of slum-dwelling women were lacking in multiple micronutrients (especially iron, zinc, riboflavin, thiamine, folate). The mean DDS was 4.2 ± 1.2 and 36.5% of the women had DDS ≥ 5. All women consumed mainly cereal-based starchy staples; 80% consumed pulses and legumes, and 60% consumed other vegetables. Fifty-nine percent of women consumed ≥ 2 unhealthy food groups. Higher educational and occupational status of the primary earning members of the family and lower parity were determinants of adequate dietary diversity. CONCLUSION: The diets of pregnant slum-dwelling women were lacking in numerous micronutrients. Dietary counselling programs need to be tailored to the socioeconomic backgrounds of pregnant slum-dwelling women and involve their family members to improve reach and effectiveness.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».