Gestational diabetes and large for‐gestational age (LGA) infants are common in a multiethnic population of low‐income pregnant women in Montreal.
Notice bibliographique
Résumé
Background Pregnancy is a critical period where maternal nutrition and lifestyle choices have major influences on maternal and child health. Low income, prevalent in single parents who tend to be women (19.7%) and recent immigrants (16.4%), increases the risk of adverse pregnancy outcomes. These pregnant women may not have resources to afford food, shelter and other necessities and may experience health inequities that impact pregnancy. Community‐based interventions using the Higgins' method aim to improve pregnancy outcomes in low‐income women through education and provision of food and supplements, although its consequences on pregnancy outcomes are not clear. Objectives The objective of this study is to describe frequencies and temporal shifts of adverse pregnancy outcomes between 2008 and 2013 in women attending the Montreal Diet Dispensary. Methods A retrospective chart review was undertaken to establish the frequency of pregnancies complicated by preeclampsia, gestational diabetes mellitus (GDM), maternal anemia as well as low birth weight (LBW) and large‐for‐gestational age infants. Results Between 2008 and 2013, 5689 pregnancies were reviewed. Pregnancy complications included 1272 (22%) women with maternal anemia, followed by 683 (12%) and 424 (7%) with GDM and LGA infants, respectively but prematurity (n=231; 4%), LBW (175; 3%), high blood pressure (n=155; 2.7%) and preeclampsia (n=6; 0.001%) were below the general population frequency. Conclusion These data suggest that prevention of LBW and prematurity are well supported by the Higgins method and outcomes such as GDM and LGA infants need to be addressed in low‐income pregnancies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».