Feeding characteristics of infants in a primary health care clinic in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND There is a limited amount of literature on the feeding characteristics and nature of possible feeding difficulties of infants in a primary health care (PHC) in South Africa. OBJECTIVE To describe feeding characteristics and determine the nature of feeding difficulties of infants in a PHC setting in South Africa. METHOD Two hundred infants aged six to 12 months (mean age = 8.54, Standard Deviation = 2.18) received a feeding screening by a speech-language therapist at a well-baby clinic in a semi-urban area using the Montreal Children’s Hospital-Feeding Scale (MCH-FS). A clinical feeding evaluation using the Schedule of Oral Motor Assessment (SOMA) was completed with 13 infants who failed the screen. RESULTS The MCH-FS identified 13 participants with feeding difficulties (6.5%) of which 11 were diagnosed with oral motor dysfunction (OMD) using the SOMA. The 6.5% (n=13) that failed, had mild (n=8;61.5%), moderate (n=2;15.4%), and severe (n=3;23.1%) feeding difficulties, as reported by caregivers using the MCH-FS. The MCH-FS revealed that distraction during mealtimes/following (n=42;21%), food refusal (n=31; 15.5%), caregiver unease about feeding (n=29;14.5%), and problems with vomiting, gagging or spitting (n=28;14%), were characteristics of feeding in this sample. Participants in the age groups six (n=3;27.3%) and 10 months (n=3;27.3%) were prone to OMD. Complementary feeding was introduced appropriately between six and eight months in the majority of the sample (n=122;82%). CONCLUSION The study was the first of its kind to describe the feeding characteristics of a group of infants during the transitional feeding stage in late infancy in South Africa. The findings may be used as a starting point for larger scale studies in a similar setting, investigating the development of future caregiver education and health care professional training programmes regarding transitional feeding.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».