Quantitative Methodologies Reveal a Diversity of Nutrition, Infection/Illness, and Psychosocial Stressors During Pregnancy and Lactation in Rural <i>Mam</i> -Mayan Mother–Infant Dyads From the Western Highlands of Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The nature and severity of 3 categories of maternal stressors (nutritional, infectious, and psychosocial) that may impact maternal health and early infant growth are not often considered together. OBJECTIVES: To describe quantitative methodologies; assess construct validity of questionnaires; report variability in sociodemographic, obstetric, nutritional, infectious, and psychosocial characteristics; and compare characteristics between pregnancy and lactation and between study cohorts of Mam-Mayan mother-infant dyads. METHODS: Grounded in participatory action research and a socioecological framework, this observational study enrolled a longitudinal cohort of 155 women, followed during pregnancy (6-9 months), early (0-6 weeks), and later (4-6 months) postpartum, and 2 cross-sectional cohorts (60 early and 56 later postpartum). Household and social factors; obstetric history; nutritional, infectious, and psychosocial stressors; and infant characteristics were explored. RESULTS: Diet diversity (3.4 ± 1.3) and adult food security (38%) were low. Urinary and gastrointestinal infections were rare (<5%), whereas experience of local idioms of distress was frequent (20%-50%). Participants reported low maternal autonomy (81%), high paternal support (70%), small social support networks (2.7 ± 1.3 individuals), and high trust in family (88%) and community-based institutions (61%-65%) but low trust in government services (6%). Domestic violence was commonly reported (22%). Infant stunting was common (36% early postpartum and 43% later postpartum) despite frequent antenatal care visits (7.5 ± 3.8). Participant engagement with the research team did not influence study outcomes based on comparisons between longitudinal and cross-sectional cohorts. CONCLUSIONS: The variability in sociodemographic, nutritional, and psychosocial variables, will allow exploration of factors that promote resilience or increase vulnerability of the mother-infant dyad.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».