Dietary Diversity and its Associated Factors among Children Aged 6-59 Months in Madhyapur Thimi Municipality, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Background: Minimum dietary diversity for children (MDD-C) is a benchmark developed by the World Health Organization (WHO) to assess diet diversity in infants and young children worldwide. The lack of such diet diversity among growing children, which often leads to malnutrition, has been considered a significant public health concern in Nepal. This study is to assess the dietary diversity and associated factors among children aged 6-59 months in wards 2 and 3 of Madhyapur Thimi Municipality. Methods: A cross-sectional descriptive study was carried out by measuring the research variables in 2023 among the residents of wards number 2 (Jatigaal) and 3 (Kaushaltar) of Madhyapur Thimi Municipality. The survey was created and administered by the researchers themselves. The sample size of the study was 385. The survey includes a structured questionnaire to assess dietary diversity and associated factors among children aged 6-59 months. The association between the factors was measured by using Fisher’s Exact test. Results: 73.5% of the study population fulfilled the minimum requirement of dietary diversity. Factors such as the mother’s educational status (p=0.002), mother’s ethnicity (p=0.015), monthly expenditure on food (p=0.001), awareness of communicable diseases (p=0.001), feeding times a day (p=0.001), personal hygiene practices status (p=0.004), and awareness of junk foods (p=0.001) showed a significant association with MDD-C. Conclusion: Increasing mothers’ awareness about junk food, communicable diseases, and the importance of their hygiene practices via formal or informal education campaigns is necessary to increase the proportion of children meeting the MDD-C benchmark and prevent malnutrition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».