A systematic review of behavioural interventions to increase maternal calcium intake
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy and lactation are a time when adequate calcium consumption is essential for the development of the fetus and to ensure the health of the mother. Over 50% of Canadian women of childbearing and rearing age fail to meet the recommended daily intake of calcium. Identification of effective behavioural intervention strategies for increasing calcium intake is needed within this specific population. This paper brings together all published behavioural interventions designed to increase calcium consumption in pregnant, lactating or post-partum mothers in a systematic review. Relevant studies were obtained through searches of MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL and the Cochrane Library with no date restrictions. Studies were evaluated using previously published criteria for evaluating calcium behaviour change interventions. This systematic literature review identified five behavioural calcium interventions conducted within this population. Three interventions aimed to improve overall dietary behaviours, the fourth aimed to promote breastfeeding (including increasing calcium consumption) and the fifth aimed to increase daily servings of yoghurt. Only one of the five interventions yielded large effect sizes, with a mean change of 954 mg of calcium per day post-intervention. The number of behavioural change techniques did not appear to be related to intervention efficacy. Only one study used a theoretical framework to guide the intervention. This review highlights the lack of research examining behaviour change interventions aimed at increasing calcium consumption in pregnant, lactating and post-partum women and provides practical suggestions for researchers wishing to intervene with this population in the future.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».