Feeding Practices and Nutritional Status of Infants and Young Children Aged 6-23 Months in the South Kivu Region: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increasing prevalence of stunting in the Democratic Republic of the Congo (DRC) represents a major public health concern. Adequate complementary feeding is crucial for preventing and reducing chronic malnutrition in early childhood in the long term. Objective: This study aimed to assess the baseline complementary feeding practices and nutritional status of children aged 6–23 months in South Kivu Province, with a focus on commonly consumed complementary foods. Methods: A cross-sectional analytical study was conducted among 515 children in the Kadutu and Miti-Murhesa health zones of South Kivu. Participants were selected through a systematic random sampling method. Dietary intakes and infant feeding practices were assessed using dietary recall questionnaires and a 7-day food frequency questionnaire. The nutritional status was measured by anthropometry. Results: The mean age of children was 13.3 ± 5 months. Results showed that 59% of the children had a low dietary diversity score. Only 23% received an appropriate complementary feeding according to the minimum acceptable diet. Most of the children (88.5%) consumed porridge made exclusively of cereals, roots, or tubers and water. Animal-source foods, fruits, and vegetables were rarely consumed. Acute malnutrition and stunting affected 4.9% and 36.6% of children, respectively. Conclusion: Stunting remains prevalent in both rural and urban areas of South Kivu. Furthermore, infant diets are nutritionally inadequate, as evidenced by their lack of diversity. Enriching widely consumed staple foods (maize, sorghum, and soy) with locally available animal-source products could improve micronutrient intake and constitute a promising strategy for preventing child 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».