An assessment of patient information channels and knowledge of physical activity and nutrition during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive weight gain during pregnancy increases the risk for obesity in mother and child. Healthy eating and physical activity may help prevent excessive gestational weight gain and minimize offspring risk of developing obesity, diabetes and cardiovascular disease. Our goal was to determine the information channels used by pregnant women to obtain information on nutrition and exercise. METHODS: We collected information about their knowledge of physical activity and nutrition during pregnancy and assessed their satisfaction with this information to identify factors that may be improved upon when designing a behavioural intervention. An anonymous, voluntary questionnaire was completed by 147 pregnant women to identify the proportion who are currently receiving information about exercise from their care provider. RESULTS: The primarily Caucasian sample (age: 30.9 ± 4.2, weeks gestation: 21.4 ± 9.4) completed the survey. A total of 86% are willing to participate in a lifestyle intervention trial. Personal health and the health of their child were cited as top reasons for participation. Most women were not informed as to the importance of appropriate pregnancy-specific energy intake or made aware of their own personal healthy gestational weight gain targets. A total of 63% report receiving some form of information on physical activity during pregnancy. Of those who do not, almost all (93%) would like to receive this information from a care provider. Overall, 88% of women consider it safe to exercise when pregnant. DISCUSSION: Given their responses, nutrition and exercise information offered through a lifestyle intervention during pregnancy may increase healthy behaviours and warrants clinical investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».