The role of nutrition-sensitive interventions in improving nutritional outcomes: findings from a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal and child undernutrition remains a major global health concern despite modest progress. Accelerating reductions in stunting and wasting will require increased investments in nutrition-sensitive interventions, which target nutrition impacts outside of the healthcare setting. This review examines the effects of four types of nutrition-sensitive interventions -cash/food transfers, nutrition-sensitive agriculture, water/sanitation/hygiene, and school nutrition- on maternal and child nutrition outcomes and dietary diversity. METHODS: We synthesized the evidence using an initial broad search and synthesis for nutrition-sensitive interventions, followed by targeted searches and syntheses for specific interventions and nutrition outcomes. Meta-analyses were performed to evaluate the impacts of cash transfers and agricultural interventions, while a narrative synthesis was produced for additional nutrition-sensitive interventions. Additionally, qualitative synthesis was incorporated to provide insights into the relationship between implementation context and program effectiveness. RESULTS: Our initial evidence synthesis included 260 quantitative studies, and additional targeted searches produced 72 eligible articles. Meta-analyses reveal positive impacts on dietary diversity for cash transfers without nutrition-specific components (0.14 SMD; 95% CI: 0.06-0.22), and some nutrition-sensitive agricultural interventions (0.24 SMD; 95% CI: 0.11-0.37). Cash transfers have larger effects on dietary diversity when they include behavior change communication or other nutrition-specific elements (0.41 SMD; 95% CI; 0.15-0.66), whereas agriculture programs with nutrition-specific elements do not show larger effects on dietary diversity than those without. Narrative syntheses indicate that homestead food production interventions may reduce anemia, school feeding interventions may improve anthropometric outcomes, and WASH interventions are most effective when combined with other nutrition initiatives. CONCLUSIONS: We find consistent evidence that nutrition-sensitive programs contribute to dietary diversity and may have small but positive effects on nutrition outcomes, such as anthropometric outcomes and anemia. Integrating nutrition into social protection, agriculture, and education sectors is essential for addressing the underlying causes of malnutrition, such as dietary diversity. REGISTRATION: Our review protocols were pre-registered at AIR.org [ https://www.air.org/sites/default/files/2024-01/Synthesis-of-evidence-nutrition-sensitive-interventions-maternal-childrens-nutrition-outcomes-research-protocol-Nov-2023.pdf ] and PROSPERO [ https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42024552449 ].
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.
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 | 0,042 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».