HUBUNGAN USIA PEMBERIAN MAKANAN PENDAMPING ASI DENGAN MASALAH MAKAN DAN STATUS GIZI BALITA DI DESA SATUI TIMUR KABUPATEN TANAH BUMBU PROVINSI KALIMANTAN SELATAN
Notice bibliographique
Résumé
Background: Feeding problems occur in 25-50% of healthy toddlers. 3%-10% of \nchildren have severe feeding problems, that put them at risk of malnutrition, \ngrowth failure and developmental and behavioral disorders. One of indirect \ncauses that affect feeding problems and toddlers nutritional status is untimely \ncomplementary feeding (CF). In Satui Timur village many infants were given \nearly CF, as evidenced by the low coverage of exclusive breastfeeding in 2017 \n(only 31%). Method: This cross sectional study aims to determine the relationship \nbetween age of CF with feeding problems and nutritional status of toddlers. All \nmothers who had children 1-5 years old (142) were sampled. The Independent \nvariable is age of CF, while the dependent variable is feeding problems and \nnutritional status. Feeding problems were determined using a questionnaire \nadopted from The Montreal Children's Hospital Feeding Scale while nutritional \nstatus was determined by body weight/age index. Relationship between variables \ndetermined by contingency coefficient test (α=0.05). Results: 38% toddlers were \ngiven CF on time, 85.2% toddlers had no feeding problems, 76.1% toddlers had \nnormal nutritional status, and age of CF was not related to eating problems \n(p=0,631) and nutritional status of toddlers (p = 0,235). Conclusion: unrelated \nresult caused by homogeneous data, so it is necessary to do further research with \nbigger sample or about other factors that affect feeding problems and nutritional \nstatus of children. Although the results of this study are not related, there are \nmany negative impacts from untimely CF so community especially mother should \nintroduce CF timely. \nKeywords : Feeding Problems, Nutrition Status, age of Complementary Feeding \n(CF).
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».