Community perspectives on maternal dietary diversity in rural Kenya, Mozambique and The Gambia: A PRECISE Network qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Pregnant and lactating women in sub-Saharan Africa are vulnerable to micronutrient inadequacies, with risk of adverse pregnancy outcomes. Adequate intakes of diverse foods are associated with better micronutrient status and recommended by the World Health Organization as part of healthy eating counselling during antenatal care. However, our understanding of community knowledge of dietary diversity within the context of maternal diets is limited. We used a descriptive qualitative approach to explore community perceptions of dietary diversity during pregnancy and lactation, as well as influencing factors in sub-Saharan Africa. A total of 47 in-depth interviews were conducted between May and October 2022 in Kenya, Mozambique and The Gambia with a purposively drawn sample of pregnant women and mothers who had delivered within two years preceding the data collection, their male and female relatives, and community opinion leaders. Other methods included participant observation and photovoice. Data were analyzed using a thematic approach on NVivo software. Dietary diversity was found to be well aligned with local perceptions of healthy meals. All participants were able to differentiate between starchy staple grains and additional foods to provide nutrients. While diverse meals were valued for pregnant and lactating mothers, participants across the three countries shared that maternal diets were not more diverse compared to typical household meals. Furthermore, diverse diets were inaccessible for many in their communities, due to challenges in affordability, seasonality, gender norms, knowledge and preferences. Adequate nutrition knowledge, accessibility of foods, and support of household decision-makers, particularly husbands and partners, were all identified as critical to ensure women have adequate diverse maternal diets.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».