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Enregistrement W4401623065 · doi:10.3389/frfst.2024.1430391

Assessment of dietary intake in children (6–48 months) and mothers (15–49 years) in different farming systems in Kenya using multiple pass 24-h recall

2024· article· en· W4401623065 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Food Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEgg Farmers of Canada
Mots-clésAgricultureEnvironmental healthRecallMedicineAgricultural scienceGeographyBiologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Inadequate food intake is the most common cause of malnutrition worldwide. There is paucity of knowledge on the influence of farming systems, a proxy for contextualizing community-based food networks, and sociocultural perspectives necessary for creating impactful nutritional programs and policies for young children from infancy to early childhood in Kenya and their mothers, especially in Kenya. This study sought to evaluate nutrient intakes of young children and their mothers from Pastoral, Agro-pastoral and Mixed farming system in Kenya. Methods Mothers and their children were recruited from households in Narok south as part of the Animal Health Innovation Study. One day multiple pass 24-h dietary recall was completed for a sample of infants 6–11 months, and toddlers aged 12–48 months (n = 161), and women of reproductive age (15–49 years) (n = 161) via face-to-face interviews with the primary caregiver. Nutrient intakes were estimated using CS Dietary Software and compared with the Adequate Intakes, Recommended Dietary Allowance and/or Estimated Average Requirement. Results The mean intake of key nutrients varied across farming systems. Children aged 6–11 months, met the Adequate Intake and Recommended Dietary Allowance levels for protein and Vitamin A. However, deficiencies were noted in thiamine, vitamin C, vitamin B6, selenium, and niacin across different farming systems, with insufficient Iron intake, particularly in pastoral and agro-pastoral systems (3 mg/d vs. 7 mg/d and 5 mg/d vs. 7 mg/d respectively. Folate intake was significantly lower in pastoral and mixed farming systems, with levels below the recommended 100 μg dfe/d. Calcium intake was sufficient across all farming systems, while phosphorus intake was consistently below the AI of 180 mg/d in children aged 12–48 months. In the mixed farming group, intake exceeded the Recommended Nutrient Intake for calcium, while phosphorus intake remained low across all age groups in agro-pastoral and mixed farming systems. Magnesium intake fell below AI levels in all groups (<65AI). Among women of reproductive age (15–49 years), the agro-pastoral group exhibited the highest carbohydrate intake, while the mixed farming group had the highest protein intake (51.07 ± 6.5). Women met vitamin A recommendations, with zinc, iron, and selenium intake felling below the Adequate Intake in all groups. Conclusion While certain nutrients such as protein and vitamin A intake were met in children and mothers, deficiencies were noted in crucial nutrients like iron and folate across various farming systems. These findings underscore the importance of considering local contextual factors when designing nutrition interventions. To address nutritional disparities and improve overall health outcomes and wellbeing for children and mothers in diverse agricultural settings in Kenya, it is important to prioritize an understanding sociocultural contexts and/or regional variations in designing and implementation of targeted interventions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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