Dietary diversity and associated factors among pregnant women in Ethiopia: a systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dietary diversity (DD) is the consumption of a variety of different and healthy foods that promote an adequate supply of nutrients, a high-quality diet, and the maintenance of optimal health. It is critical to identify the factors that influence pregnant women's eating habits so that relevant interventions can be developed. We estimated the pooled odds ratio of appropriate dietary practices to identify factors that affect the dietary practices of pregnant women. Methods: statistic tests with corresponding P-values were used to determine the existence of heterogeneity between studies. Publication bias was tested using a funnel plot of symmetry and further investigated using Egger and Begg tests. The results were presented using forest plots, funnel plots, tables, and figures. Results: We included 29 articles with maximum and minimum sample sizes of 759 and 241, respectively. Among the included articles, 13 were facility-based cross-sectional studies;16 studies were community-based cross-sectional studies. The pooled proportion of adequate DD was 42.48% (95% confidence interval (CI) = 31.82, 53.14). Knowledge of DD (OR = 3.10; 95% CI = 1.92, 4.99), income (OR = 0.35; 95% CI = 0.14, 0.85), and nutritional information (OR = 1.91; 95% CI = 1.15, 3.17) were predictors for adequate DD practice among pregnant women. Conclusions: The pooled proportion of adequate DD among pregnant women was low. Knowledge of DD, household income, and nutritional information were associated factors with the adequate dietary diversity of pregnant women. We recommend focusing on interventions that will enhance the knowledge of dietary diversity through improved nutritional awareness and enhance access to food resources through existing maternal health initiatives. Registration: PROSPERO: CRD42022298172.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».