Herbal products use during pregnancy: prevalence and predictors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSES: (1) Measure the prevalence of herbal product (HP) use, alone, and concomitantly with prescribed medications during pregnancy, (2) identify the most frequently consumed HP during gestation and (3) determine predictors of HP use at the beginning of pregnancy, and during the third trimester. METHODS: A questionnaire was mailed to 8505 women selected from the Quebec Pregnancy Registry which was created by the linkage of three administrative databases: RAMQ, Méd-Echo and ISQ. Women were eligible if they were continuously insured by the RAMQ drug plan for at least 12 months before the first day of gestation and during pregnancy, and if they gave birth to a live born between January 1998 and December 2003 in one of the Quebec's hospitals. Women with diabetes and psychoses, and women who delivered a baby with birth defects were selected first. Descriptive statistics and multivariate logistic regression models were used to analyse data. RESULTS: Of the 3354 women (39%) who answered the questionnaire, and were included in the study, nine per cent used HP during pregnancy. 69% of users took at least one prescribed medication concomitantly. Chamomile, green tea, peppermint and flax were the most frequently HP used. Multivariate analyses showed that body mass index (BMI), multivitamin use and one to three prescribed medications used before pregnancy were predictors of HP use at the beginning of pregnancy; adherent women, smokers and users of HP prior to pregnancy were predictors of HP use during the third trimester. CONCLUSION: HP use alone and concomitantly with prescribed medications during pregnancy is common, and needs to be addressed by health professionals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».