Predictors of Prenatal Multivitamin Adherence in Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
There is no study available that has investigated determinants of prenatal multivitamin adherence among pregnant women, based on gastrointestinal (GI) adverse events. The objective of this study was to identify determinants predicting adherence to prenatal multivitamins in pregnant women who were randomized to take 2 different supplements. The authors recruited and interviewed 70 women on the importance of various factors that may have affected adherence to previous and assigned multivitamins. The different factors included GI symptoms and swallowing difficulty. The authors used a 5-point scale to measure degree of importance. The highest scoring factors for not taking or discontinuing any previous multivitamins were fear of or experience of nausea, vomiting, and gagging. For women who never took the assigned prenatal multivitamins, the highest scoring factors contributing to that decision were fear of nausea, fear of vomiting, and health care provider advice. For women who started taking the assigned supplements, the most important factors affecting adherence were dosing regimen, health care provider advice, and mode of product distribution. Adherence to assigned prenatal multivitamins significantly correlated only with the importance of constipation in deciding to discontinue any previous multivitamins. It is concluded that predictors of adherence to recommended prenatal multivitamins during pregnancy are rooted in women's prior experiences with multivitamin use.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».