Adherence to the Australian dietary guidelines during pregnancy: evidence from a national study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess dietary intake of pregnant women against the Australian Dietary Guidelines with respect to the Five Food Group recommendations and determine predictors of adherence to the recommendations. DESIGN: Cross-sectional web-based survey. Data were analysed using descriptive statistics and logistic regression. SETTING: Pregnant women living in Australia. A national sample was recruited using an online panel provider and a South Australian sample was recruited through the antenatal clinic of a large public maternity hospital. SUBJECTS: A total of 857 pregnant women. RESULTS: Fifty-six per cent, 29% and less than 10% of women met the recommendations for the fruit, dairy and other core food groups, respectively. None of the women met the recommendations for all Five Food Groups. Women who were born overseas and who were less physically active pre-pregnancy were less likely to adhere to the fruit and dairy recommendations. Women who smoked during pregnancy, were overweight pre-pregnancy and had lower household incomes were also less likely to meet the fruit recommendations; and women living in metropolitan areas were less likely to meet the vegetable recommendations. Sixty-one per cent believed their diet during this pregnancy was healthy. CONCLUSIONS: The majority of pregnant women in Australia perceive their diets to be healthy yet they do not consume the recommended daily servings from the Five Food Groups. Intervention strategies are warranted, particularly those that increase women's ability to evaluate their diet and also encourage positive dietary changes. These strategies may increase adoption of dietary guidelines and optimise pregnancy and other long-term health outcomes.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».