A comparative study on caregiver's nutritional knowledge, attitude, practices and child nutritional status: positive deviance approach
Notice bibliographique
Résumé
Caregiver's nutritional knowledge, attitude and practices (KAP) and child nutritional status were compared within a project of the Kenya Agricultural Research Institute (KARI) and McGill University. This initiative focused on development of gender responsive technologies and innovations to increase agricultural productivity for the achievement of food, nutrition and income security. The food security sub-team conducted both baseline and end line studies aimed to determine the health and nutrition impacts of the project, which in the present study focused on determinants of weight-for-age for the children. The data collected involved 94 caregiver-child pairs from Makueni County of Eastern Province consisting of 62 from a treatment arm and 32 from the control arm of the larger Innovation for Resilience Farming study being conducted in this area. Of these, weight-for-age z-score was used to identify well-nourished caregiver-child pairs (Positive deviance (PD) = 48) and malnourished caregiver-child pairs (Non-positive deviance (NPD) = 38). Data on caregiver's knowledge, attitude and practices were collected using a designed knowledge, attitude and practices questionnaire and a KAP score generated. Data from focus group discussions was collected as well as caregiver's socio-demographic and child nutrition indicators (weight-for-age, weight-for-height and height-for-age). Bivariate analyses showed no significant difference between caregiver's mean knowledge, attitude and practices score between positive deviance and non-positive deviance households (p>0.05). No association was observed between caregiver's knowledge attitude and practice score with the following variables: child's growth status i.e. weight-for-age, weight-for- height and height-for-age, caregiver's gender, caregiver's marital status and caregiver's level of income. A significant association was noted between caregiver's level of education and caregiver's knowledge, attitude and practice score. Further analysis with multiple regression showed that caregiver's knowledge, attitude and practice score could not independently predict child's growth status when controlling for caregiver's age, caregiver's gender, level of education, household income level and marital status. Caregiver's level of education and household income level could, however, predict child's growth status when controlling for caregiver's gender, marital status, age and knowledge attitude and practice score (p <0.05). These results imply that maternal nutritional knowledge attitude and practices may not be sufficient to improve weight-for-age of children in poor households.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».