南非恩科马齐地方自治市农户膳食多样性状况分析

背景

膳食多样性是衡量营养充足性和粮食安全的一个很好的替代措施。本研究评估了南非恩科马齐地方自治市农户的家庭膳食多样性状况及其决定因素。

方法

在2018/19生产季期间，研究地区获得Phezukomkhono Mlimi项目支持的543户家庭中，只有355户符合纳入标准并同意参与这项研究。通过描述性统计、家庭膳食多样性评分(HDDS)计算和有序logit回归模型对数据进行分析。

结果

受访者以长者(56.10%)及女性(59.44%)居多。大多数人受教育程度较低(43.66%)，农民收入较低(96.34%)。此外，大多数(65.35%)家庭规模较大。研究区大多数(49.86%)家庭的hds为4.40，而研究区hds的中位数为3.90。在回收期间，大部分住户食用的食物类别包括谷物(100%)及蔬菜(78.31%)。没有接受过正规教育的家庭患病几率更低(OR = 0.20;95% CI 0.06-0.61)，与受过高等教育的领导者相比，其饮食多样性更高。收入≤R3000.00的家庭患病几率较低(OR = 0.51;95% CI 0.31-0.85)，与收入为> R3000.00的组相比，具有更高的膳食多样性。有1-5名成员的家庭患病几率更高(OR = 10.41; 95% CI 1.05–103.20) of having a higher dietary diversity as compared to larger households. With every unit increase in the age of the household head, the odds of the household of having a higher dietary diversity increased by 1.03 (OR = 1.03; 95% CI 1.01–1.05).

结论

由于谷物和蔬菜在受访者的饮食中占主导地位，这项研究的结果强调了改善受访者获得蛋白质来源的必要性。因此，有必要制定方案，教育受访者了解营养不足(缺乏蛋白质)的危险。应优先考虑提高农业收入和受访者教育水平的策略，因为这些策略有可能促进研究区域的家庭饮食多样性(HDD)。应该鼓励不同利益相关者之间的合作，如营养学家、推广工作者和研究人员，以制定一个整体的方法来改善研究地区的硬盘驱动器。

没有一种特定的食物能提供所有必需的营养，因此，健康的饮食习惯要求个人消费所有食物种类的食物[beplay.asp ］．现有研究表明，膳食多样性是衡量家庭营养充足程度和粮食安全的一个很好的替代措施[2，3.，4，beplay.asp ］．

营养或营养充足的定义是足够食用不同类别的食物，以维持均衡的饮食及满足每日的营养需要[beplay.asp ］．粮食安全是指所有人在任何时候都能获得充足、安全和有营养的食物，以满足其饮食需要和食物偏好，从而确保积极和健康的生活[beplay.asp ］．因此，只有当每个人都能稳定、持续地获得质量好、安全、负担得起、数量充足的不同食品时，才能实现粮食安全[beplay.asp ，beplay.asp ］．

确定住户膳食多样性评分(HDDS)是指在一段特定时间内(通常为24小时)计算住户所食用的食物类别的过程[beplay.asp ］．HDDS是衡量家庭获得各种食物的经济能力的有用指标[beplay.asp ，beplay.asp ］．得分根据膳食多样性问卷计算[beplay.asp ］．hdd可用于评估食物获取情况，因此，它通常被定性地应用于确定家庭的食物消费[beplay.asp ］．

饮食多样性低在发展中国家的家庭中最为普遍[beplay.asp ，beplay.asp ］．虽然南非国家层面的粮食安全[beplay.asp ，该国有很大一部分家庭面临粮食不安全[beplay.asp ］．粮食不安全的定义是，人民和个人在物质和经济上无法获得足够、安全和有营养的食物以维持健康和积极生活的国家[beplay.asp ］．家庭粮食不安全是在家庭层面应用这一概念的结果[beplay.asp ］．

现有证据表明，粮食不安全与HDDS(即家庭消费的不同类型食物的数量)呈负相关[beplay.asp ］．例如，在柬埔寨Prey ven省的四个农村地区，粮食不安全程度高(82%)的家庭HDDSs较低(< 3)[beplay.asp ］．

在南非东开普省进行的一项研究发现，大多数(61%)家庭的饮食多样性很低，他们的饮食主要由豆类、牛奶和谷物组成[beplay.asp ］．这意味着在东开普省进行的研究中，家庭平均消费三种食物。这低于Cheteni等人提出的6个(即6种食物组)的最低膳食多样性得分[beplay.asp 是一种高度多样化的饮食状态。

现有证据表明，不良的饮食多样性与日益严重的营养不良之间存在关系[beplay.asp ］．这是因为饮食多样性得分低与饮食中营养成分低有关[beplay.asp ]，淀粉类食物占多数，水果、蔬菜和动物产品缺乏[beplay.asp ，beplay.asp ］．膳食多样性得分高与营养充分性相关。充足的营养是维持身体健康、成长、力量、体力工作、认知能力、免疫力和健康的必要条件[beplay.asp ］．饮食多样性差已被证明与患慢性疾病的高风险有关，如心血管疾病、糖尿病和肥胖，以及抑郁和焦虑[beplay.asp ］．不良的饮食习惯是世界范围内导致疾病和死亡的主要因素之一[beplay.asp ］．

根据此前在南非的研究，低膳食多样性主要在农村家庭和非正式城市住区中普遍存在[beplay.asp ，beplay.asp ，beplay.asp ，beplay.asp ］．这是由于这些地区的大多数家庭依赖政府的社会补助，因此无法负担多样化的食物[beplay.asp ］．

参与农业活动为家庭提供了多样化饮食的机会[beplay.asp ］．然而，大多数农村家庭缺乏自己生产粮食的资源[beplay.asp ］．有鉴于此，农村社区无法自己生产粮食[beplay.asp ，beplay.asp ]因此，普马兰加省政府于2005年推出了“Phezukomkhono Mlimi”(PKM)计划，目的是改善该省农村家庭的食物供应和获取能力[beplay.asp ］．PKM方案为农村家庭提供生产投入(即种子、化肥和化学品;整地过程中的机械化;为农业基础设施提供支持，如围栏、钻孔和灌溉管道，以及推广和咨询援助)，使家庭能够生产自己的粮食。尽管自2005年该方案开始以来，已向该方案投入了大量资金，但在普马兰加省的几个城市，尚未对受益者的粮食获取情况进行评估。目前，关于此类计划如何影响粮食获取的实证证据很少。之前围绕这个主题进行的一项研究没有使用hdd或任何已发表的标准化方法[beplay.asp ］．因此，需要回答以下问题:(i)这些受益者的家庭饮食多样性得分是多少?(ii)哪些因素与这些家庭的饮食多样性有关?

因此，本文调查了HDDS，并确定了在南非恩科马齐地方自治市(NKLM)的PKM项目支持下的农户中与膳食多样性相关的因素。

研究区域

这项研究是在NKLM进行的，它位于南非的普马兰加省。该市与莫桑比克和斯瓦蒂尼王国(以前称为斯威士兰)接壤(图)。beplay.asp )．研究区域的人口约为410,900人[beplay.asp ］．属亚热带气候，年平均降雨量755毫米，平均气温28°C [beplay.asp ］．该市主要是农村地区，大多数人以农业为生。beplay.asp ］．研究区域的主要农业活动包括种植蔬菜、甘蔗、香蕉和柑橘，灌溉亚热带水果种植和旱地玉米和棉花种植[beplay.asp ］．研究地区的特点是贫困和失业率高[beplay.asp ］．

研究人群

本研究的目标人群是NKLM中在2018/19生产季节(即2018年4月至2019年3月)受益于PKM计划的所有农户。根据农业、农村发展、土地和环境事务部(DARDLEA)的数据，在2018/19生产季，研究地区获得PKM计划支持的农户数量为543户。

然而，这项研究只包括在参考期间参与食品准备或在场并食用了在家中准备的食品的户主。因此，在研究地区的543户家庭中，只有355户在2018/19生产季节得到PKM计划支持的农业家庭符合纳入标准，因此被纳入本研究。

数据收集

一份预先测试的结构化问卷由四名训练有素的普查人员管理，通过面对面的访谈收集有关受访者的社会经济特征和饮食多样性的数据。这四名人口统计员是根据他们在农业领域的教育资格挑选的。人口统计员必须拥有国家农业(作物生产)文凭，这是成为一名人口统计员的最低资格。事实上，其中一名人口统计员获得了农业管理学士学位。统计人员接受了有关如何称职地执行任务以及如何能够解释研究的性质和范围的培训。分子也接受了关于在数据收集阶段需要观察的伦理问题的培训。

每次访谈持续约45分钟，数据收集时间为2020年2月1日至3月24日。数据收集工作在NKLM的不同村庄进行。参加者被邀请到各自村庄的中心场地参加。虽然数据收集主要是由聘请的分子，其中有资格参与研究的受访者数量高，主要研究员也参与了数据收集。这样做是为了加快数据收集的过程，避免让参与者等待很长时间接受采访。

正如Swindale和Bilinsky提出的[beplay.asp ，该研究通过24小时回忆家庭成员食用的食物组来评估家庭饮食多样性(HDD)，这些食物组包括家庭成员在家中共享的食物组，以及家庭成员在家中准备供外出食用的食物组。

本研究中的HDD是基于12种食物类别，采用的是Swindale和Bilinsky制定的HDD测量指南[beplay.asp ］．这12类食物包括谷物、块茎、蔬菜、水果、肉、蛋、鱼、豆类、乳制品、脂肪/油、糖/蜂蜜和调味品。如果一组食物被食用，就会得到一分，而如果一组食物在参考期间没有被食用，就不会得到一分。然后计算每个家庭的所有分数的总和。

数据管理

在每次数据收集阶段结束时，首席研究员会彻底检查完成的问卷是否有遗漏。随后，统计人员用Microsoft Excel获取数据，然后导入社会科学统计包(SPSS版本25)。之后，在分析之前，首席研究员检查了数据的缺失值，重复的观察和所有变量的不一致。

HDDS在有序尺度上进行测量(0 =膳食多样性低;1 =中等膳食多样性;2 =高膳食多样性)。婚姻状态变量按照Subramanian等人的描述重新分类[beplay.asp ]转化为二分类变量(0 =否则;1 =已婚)，将原来的类别(单身、离婚或丧偶)分解为其他类别(编码为0)，而原来的类别(已婚)仍然保留(编码为1)。家庭收入重新分类为一个二元变量(1 =≤R3000，而2 = > R3000)。

数据分析

采用描述性统计、hdd计算和有序logit回归模型对数据进行分析。本研究采用有序logit回归模型，因为数据满足以下假设:结果或因变量(HDD)是在有序水平上测量的，一个或多个自变量是连续的或分类的。此外，自变量之间不存在多重共线性。

所有分类变量都被总结出来，并以百分数表格的形式呈现出来。在24小时的食物召回期内，住户所食用的不同食物类别所获的积分，是计算该食物类别的积分。此后，使用Swindale和Bilinsky描述的方法，根据他们的hdd对家庭进行了分类[beplay.asp ]分为以下几类:膳食多样性低类(≤3个食物组);中等多样性类别(4-5个食物组)和高度多样性类别(≥6个食物组)。在这项研究中采用这种HDDS分类的事实进一步证明，在南非进行的几项研究[beplay.asp ，beplay.asp 及非洲其他地区[beplay.asp ，beplay.asp ]亦采用与本地硬盘相同的分类。

对数据拟合有序逻辑回归模型，以确定与家庭膳食多样性显著相关的因素。

有序logit模型回归方程为[beplay.asp ］

在哪里Y*未被注意的,X_k是自变量的向量，β表示待估计系数和ε表示随机误差项。

由上述模型可以确定观察到或定义的分类变量Yi如下:

y当y*≤μ1时= 1。

y当μ1 < y*≤μ2时= 2。

y如果μ2 < y*≤μ3 = 3。

y=j如果μ_j−1< y *。

以防y观察到在j有序类别的数量，μs是用来区分相邻类别的未知阈值参数β年代;μ1、μ2和μ3分别表示待测hdd的不同等级。观测到的概率的一般形式y分为类别jμs和βs用有序logit模型估计

式中L(·)为累计物流分布。

额外的文件beplay.asp :表S1列出了有序logit回归模型中包含的所有变量。此外，结果(HDDS)和每个预测变量之间的预期关系也在附加文件中指出beplay.asp S1:表。

模型建立过程分两个阶段进行。第一阶段涉及单变量分析，以确定与结果显著相关的变量．所有变量都带有p单变量模型中≤0.20的值被纳入多变量序logit模型。文献支持截断值为0.20 [beplay.asp ，beplay.asp ］．

第二阶段，采用人工逆向选择方法拟合多变量序logit回归模型。在模型中通过检查模型系数的变化和从模型中移除特定变量时模型的拟合来检验混淆。如果某一特定变量的移除或添加导致其他变量的系数变化大于10%，则该变量被认为是混杂因子[beplay.asp ］．所有已识别的混杂物都保留在模型中。

通过计算截止值为3的方差膨胀因子(VIF)来检验最终模型的多重共线性[beplay.asp ］．各自变量的vif均小于3，证实模型不存在多重共线性。对平行线进行了检验，并满足比值比例假设p= 0.10 (beplay.asp ］．为了检验模型与数据的拟合性，进行了几个程序的模型适宜性检验。采用基于−2对数似然的似然比检验来评估模型的拟合优度。似然比卡方检验结果[x²(9) = 35.13;p= 0.00]证明有预测变量的模型比没有预测变量的模型拟合度有显著提高[beplay.asp ］．并采用偏差和Pearson卡方检验检验模型的拟合优度。皮尔逊卡方检验的结果[x²(523) = 518.56;p= 0.55]和偏差检验[x²(523) = 592.73;p= 0.83]不显著，说明模型拟合数据较好[beplay.asp ］．

受访者的社会经济特征

调查对象的社会经济资料总结于表内beplay.asp ．受访者是在2018/19生产季得到PKM项目支持的户主。共有355户家庭同意参与本次调查，其中超过一半的家庭(56.10%;n= 199) 60岁以上。女性占59.44% (n= 211)。

一半(49.86%;n= 177名)的受访者已婚，5.63% (n我们离婚了。占比最大(43.66%;n= 155)的受访者接受过小学教育，其次是41.97% (n= 149)没有受过教育的人。受访者很少(4.51%;n16)受过高等教育。

大多数受访者(52.39%;n= 186)是由6到10人组成的大家庭的成员。绝大多数(60.28%;n= 214)的家庭在3公顷以下的土地上耕作，只有3.38% (n= 12)户拥有10公顷以上的土地。

受访者消费的食物类别

本研究结果显示，所有家庭(100%;n= 355)在24小时回收期内所食用的谷物(附表beplay.asp )．超过三分之二(69.01%;n= 245)本研究中的家庭报告说，他们曾食用调味品、饮料，如茶和咖啡，以及软饮料，如冷饮和果汁。其次是42.25% (n= 150)表示他们吃了糖和蜂蜜。一小部分受访者表示他们吃过以下类别的食物:豆类(16。62%;n= 59);水果(10.14%;n= 36);脂肪和油脂(10.14%;n= 36);乳制品(8.17%;n= 29);块茎(5.35%;n= 19);鱼(3.66%;n= 13)、鸡蛋(3.10%;n= 11)。

家庭膳食多样性状况

表格beplay.asp 显示按硬盘划分的住户分布。百分之四十(40.28%;n= 143个家庭的饮食多样性水平较低(即消费1-3组食物)，一半的家庭(49.86%;n= 177)的饮食多样性得分中等(即摄入4-6种食物组)，只有9.86% (n= 35个)的家庭有较高的膳食多样性(即消费7-8种食物组)。

总体而言，家庭的膳食多样性得分在1 ~ 8个食物组之间，平均3.90 (SD = 1.34)(表beplay.asp )．这些结果表明，研究区域的家庭平均消费四类食物。hdd均值为3.90，表明研究区农户的膳食多样性水平处于中等水平。

与家庭饮食多样性相关的因素

多元有序logit模型的结果(表beplay.asp )显示，以没有受过正规教育的受访者为户主的家庭患病几率较低(OR = 0.20;95% CI 0.06-0.61)，与有高等教育背景的户主家庭相比，其膳食多样性更高。同样，收入≤R3000.00的家庭患病几率较低(OR = 0.51;95% CI 0.31-0.85)与收入为> R3000.00的家庭相比，其膳食多样性更高。另一方面，拥有1-5个成员的家庭患病几率更高(OR = 10.41;95% CI 1.05-103.20)，与较大的家庭(即有16-20个成员)相比，具有更高的膳食多样性。户主年龄(以年为单位)每增加一个单位，该家庭拥有较高膳食多样性的几率增加1.03 (OR = 1.03;95%可信区间1.01 - -1.05)。

结果表明，所有家庭在24小时召回期内都食用了谷物。考虑到谷物(如玉米)是南非各地常见的主食，本研究中被调查者的饮食中谷物占主导地位是预料到的[beplay.asp 在新兴农民中更是如此[beplay.asp ］．Jebessa等人也观察到了类似的结果[beplay.asp 她指出，埃塞俄比亚雅玉生物圈保护区居民的饮食主要是谷物。

虽然之前在坦桑尼亚和南非进行的研究观察到只有少数参与者吃蔬菜[beplay.asp ，beplay.asp ，在目前的研究中，超过四分之三的受访者表示，他们在召回期间食用过蔬菜。本研究报告的结果表明，家庭参与PKM计划可以鼓励全年(次年4月至3月)的粮食生产。这可以解释在这项研究中观察到的差异，以及在坦桑尼亚进行的研究。有可能是PKM项目的参与增加了研究地区蔬菜的可获得性和可获得性，因此研究中报告食用蔬菜的受访者比例很高。这一观点得到了一些研究的支持，这些研究观察到，家庭食品生产改善了获取蔬菜的途径，从而增加了饮食多样性[beplay.asp ，beplay.asp ］．因为蔬菜是维生素和矿物质的良好来源[beplay.asp ，蔬菜摄入量的增加有可能转化为饮食质量的改善。Ochieng等人证实了这一点[beplay.asp 他们认为蔬菜生产对增加饮食多样性至关重要。

在这项研究中，超过三分之二的家庭报告说，他们消费过调味品、饮料，如茶和咖啡，以及软饮料，如冷饮和果汁。这些发现与Udoh和Udoh的研究报告一致[beplay.asp 研究报告还发现，在尼日利亚阿夸伊博姆州，有很高比例(80.7%)的家庭食用调味品。

然而，在蜂蜜和糖的消费方面，本研究的结果与Udoh和Udoh [beplay.asp 研究表明，食用蜂蜜和糖的家庭数量(82.7%)是这项研究中观察到的数量(42.25%)的两倍。在本研究中观察到的调味品、糖和蜂蜜的低消费水平可以归因于这一事实，在本研究中，大多数农民失业，有较低的农业收入。这可能会限制受访者支付调味品、蜂蜜和糖等食物组的能力。beplay.asp ］．

与Mekuria等人的研究结果一致[beplay.asp 和Sinyolo等[beplay.asp 在这项研究中，很少有受访者食用豆类、水果、油脂、乳制品、块茎、鱼类和蛋类等类别的食物。这可能与受访者的教育水平较低有关。据报道，由没有受过正规教育的人担任户主的家庭缺乏对营养的了解[beplay.asp 以及均衡饮食对健康的好处。因此，与受过正规教育的农民相比，他们不太可能使饮食多样化[beplay.asp ，beplay.asp ］．与本研究的结果相反，Udoh和Udoh [beplay.asp 报告称，在他们的研究中，超过80%的家庭食用这些群体的食物。Udoh和Udoh的研究[beplay.asp 的已婚受访者比例(91.25%)高于本研究(49.86%)。其他作者指出，当一家之主结婚时，人们获得不同食物种类的机会增加[beplay.asp ］．这项研究的结果表明，研究地区的大多数家庭的饮食中缺乏可从鱼、蛋和豆类中获取的蛋白质[beplay.asp ］．研究区域受访者的低蛋白质摄入量令人担忧，特别是考虑到豆类和其他豆类是很好的蛋白质来源，而且很容易种植[beplay.asp ］．这进一步表明，受益人和方案规划者需要援助，以便能够选择有可能对粮食安全作出重大贡献的适当作物品种。先前的研究表明，不同利益相关者之间的合作对于知识共享和创新方法的后续设计非常重要[beplay.asp ］．这一观点得到了Falcone的支持[beplay.asp 他指出，涉众合作对于解决不同的、有时是冲突的观点至关重要。正因为如此，涉众合作有可能创造一个有利的环境来设计非常适合的政策干预措施。此外，不同利益相关者之间的合作也被证明有利于制定有效的干预措施，特别是针对农民[beplay.asp ］．

这项研究中脂肪和油的低消耗是值得注意的，应该鼓励这种做法，以减少肥胖和疾病的风险的生活方式[beplay.asp ］．然而，这一发现出乎意料，因为此前关于饮食多样性的研究显示，南非大多数家庭的饮食中脂肪和油脂占主导地位[beplay.asp ，beplay.asp ，beplay.asp ］．

目前的研究结果显示，大多数家庭的饮食多样性得分中等，这与Megbowon和Mushunje的研究结果形成了对比[beplay.asp 在南非东开普省进行的一项研究中，他们报告称，饮食多样性较高的受访者比例(61.75%)。本研究中观察到的HDD可归因于较高的比例(42.97%;n= 149)本研究中的受访者没有接受过正规教育。过去的研究发现，教育对饮食多样性有积极影响，教育程度越高，HDD就越高[beplay.asp ，beplay.asp ］．其次，本研究所观察到的HHD可以归因于研究区域内以大户为主的家庭。先前的研究发现，家庭规模和饮食多样性呈负相关[beplay.asp ］．此外，在本研究中，由于小的农田，家庭可能会被限制改善他们的hds。已经证明，在更大地块上耕作的家庭往往有更高的hds [beplay.asp ］．有鉴于此，一项旨在扩大农场规模的土地改革计划，可能有助于改善研究区内的HDDS。例如，现有证据表明，从南非沃特伯格区市政当局的土地改革方案中受益的农民的hds高于那些没有从土地改革方案中受益的农民的hds [beplay.asp ］．此外，由于通过土地改革计划获得土地的人数增加，该地区拥有足够食物量的家庭数目连同其HDDS一起增加[beplay.asp ］．研究中观察到的中等膳食多样性评分也可能归因于收获后的损失。在撒哈拉以南非洲，小规模农业中由于缺乏适当的收获后技术而造成的损失估计约为40-50% [beplay.asp ］．这破坏了粮食生产的努力，导致粮食损失和该部门随后的粮食不安全[beplay.asp ，beplay.asp ］．文献表明，在小规模农民中引入适当的低成本收获后技术，有助于在经济上获得新鲜农产品，促进粮食安全，并使自给自足的农民逐步转向商业农业[beplay.asp ］．

本研究中观察到的HDDS介质与Shisana等人报道的结果一致[beplay.asp 他观察到，在南非的普马兰加省(本研究也是在该省进行的)，一般家庭倾向于有中等的HDDS。然而，本研究报告的结果表明，研究区域的HDDS优于Cheteni等人在南非东开普省报道的HDDS [beplay.asp ]，他观察到家庭的饮食多样性较低(平均hdd为3)。因此，这两项研究的差异可以归因于Cheteni等人的研究中的一些家庭[。]beplay.asp 并不是政府支持的粮食安全项目的受益者。文献表明，政府项目确实有助于改善弱势家庭的粮食安全状况[beplay.asp ］．

这里报告的结果与其他作者的观察结果一致。例如，一些作者以前报道过，户主的年龄是HDD的一个重要预测因素[beplay.asp ］．有人认为，随着一家之主年龄的增长，由于老年人往往会经历与老年相关的健康挑战，他或她可能会对自己的饮食有更多的意识[beplay.asp ］．与这项研究的发现相比，其他研究[beplay.asp ，beplay.asp 研究表明，户主年龄与HDD呈负相关。这个观点也得到了Oduniyi和Tekana的支持[beplay.asp 他指出，采用改良农业技术的年长户主往往很少。因此，这对粮食生产产生了负面影响，因此，用于粮食项目的收入很少。

据观察，没有受过正规教育的户主的HDD较低。这得到了先前研究的支持[beplay.asp ，beplay.asp 研究表明，教育水平与高硬盘之间存在正相关关系。这是因为一家之主受教育程度越高，他们对营养的理解就越透彻。beplay.asp 以及均衡饮食对健康的好处。因此，与没有受过正规教育或完全没有受过正规教育的农民相比，他们更有可能使饮食多样化[beplay.asp ，beplay.asp ］．此外，研究显示，家庭成员的正规教育水平越高，其成员就业的可能性就越高[beplay.asp ］．就业已被证明对硬盘有积极影响[beplay.asp ］．

与以往的研究一致[beplay.asp ，beplay.asp ，beplay.asp ，该研究还观察到家庭收入与硬盘驱动器呈正相关。这是意料之中的，因为根据Jebessa等人的研究[beplay.asp 有资源、收入较高的家庭能够负担得起多样化的饮食。其他几位作者也持类似观点，认为家庭的经济状况对膳食多样性和粮食安全有积极影响[beplay.asp ，beplay.asp ，beplay.asp ］．

在这项研究中，家庭规模是与硬盘驱动器相关的各种社会人口因素之一。拥有1-5个成员的家庭比拥有16-20个成员的大户家庭拥有更高的饮食多样性的几率高10.40倍。这与之前的研究一致[beplay.asp 研究发现，家庭规模与HDD呈显著负相关。

研究的局限性

季节变化会影响食物的供应，这可能会导致家庭的HDD变化，收获前季节的HDD最低。鉴于这一点，由于这项研究是在收获前季节进行的，在这个时期家庭通常面临粮食短缺，这里报告的结果应谨慎解释，因为它们不包括收获前和收获后季节。此外，有可能存在漏报，因为数据是在一个召回期间收集的。尽管如此，这项研究提供了参与PKM项目的农户的HDD基线信息，这在研究区域以前是没有的。它还提供了基准资料，以便今后开展研究。

研究区域居民的饮食特点是蛋白质摄入量非常低(即不平衡)和饮食多样性低。鉴于此，建议制定旨在提高人们对廉价蛋白质来源认识的方案。对这些蛋白质来源的认识可以激发人们种植这类作物的兴趣，并将其纳入受益人的饮食。此外，需要对这些廉价蛋白质来源的利用障碍进行评估，以帮助提高本研究中对低利用率的理解。由于PKM计划只在生产投入、机械化和基础设施方面提供帮助，因此建议该计划应将教育受益人了解食用高HDD饮食的好处作为其目标之一。这将促进采用高硬盘的饮食。此外，为了加强将新食物纳入受援者的饮食中，方案应考虑对受援者进行培训，使其了解如何准备方案在研究领域中介绍的新食物种类。旨在改善研究地区家庭膳食多样性状况的政策措施应优先考虑以下方面:(i)提高农业收入和教育水平的战略，以及(ii)农业培训和营养教育意识计划，提供关于食品和营养重要性的知识，以及如何种植和制备营养食品的实际指导。此外，应该鼓励不同利益相关者之间的合作，如营养学家、推广工作者和研究人员，以制定一个全面的方法来解决硬盘驱动器。将现有菜园中的豆科植物(如鹰嘴豆、蚕豆和小扁豆)作为项目的一部分，可以帮助解决研究区域中确定的蛋白质摄入量低的问题。 Secondly, nutrition education which includes meal plans, and meal preparation of the suggested protein sources could be initiated by nutritionists for this community to help improve on protein intake among the respondents. Lastly, post-harvest losses could be investigated in future studies so that the introduction of low-cost harvest techniques can be explored.

有关资料现已提供，并将按正式要求提供。

DARDLEA:

农业、农村发展、土地和环境事务部

硬盘驱动器:

家庭饮食多样性

hdd:

家庭膳食多样性得分

NKLM:

Nkomazi当地直辖市

11:

Phezukomkhono Mlimi

VIF:

通货膨胀因素方差

作者要感谢DARDLEA的所有受访者、数据收集者和农业顾问，感谢他们使这项研究成为可能。

这项研究由南非大学硕士和博士奖学金小组资助。

作者和联系

1. 南非大学佛罗里达校区农业与动物卫生学系，南非鲁德波特

   t.a.s ambo, j.w. Oguttu & t.p.mbombo - dweba

贡献

TAS参与了研究设计、数据收集、数据管理、数据分析、结果解释和稿件撰写。JWO和TPMD参与了研究设计、数据分析以及对原稿草案的解释和广泛审查。所有作者阅读并通过了稿件。

相应的作者

对应到t . p . Mbombo-Dweba．

伦理认可和同意参与

这项研究得到了普马兰加省农业厅的批准。此外，在研究开始前，南非大学农业与环境科学学院伦理委员会批准了开展这项研究的许可(Ref #: 2019/CAES_HREC/178)。调查对象已被告知研究的目的、性质和程序，并被告知参与研究可能带来的不便。他们还被告知参与研究是自愿的，他们可以在任何时候自由退出研究。受访者在填写问卷前填写并签署知情同意书表示同意。

同意出版

所有作者均同意发表本文。

相互竞争的利益

作者声明他们之间没有利益冲突。

出版商的注意

beplay.cc官方施普林格《自然》对出版的地图和机构附属关系中的管辖权要求保持中立。

开放获取本文根据知识共享署名4.0国际许可协议授权，该协议允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您适当地注明原作者和源代码，提供知识共享许可协议的链接，并说明是否进行了修改。本文中的图像或其他第三方材料均包含在本文的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料不包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期使用不被法定法规允许或超过允许的使用，您将需要直接从版权所有者获得许可。如欲查阅本牌照副本，请浏览http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/．知识共享公共领域转让豁免书(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)适用于本文提供的数据，除非在对数据的信用额度中另有说明。

再版和权限