Characteristics of Women Who Consume Alcohol Before and After Pregnancy Recognition in a Canadian Sample: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High levels of alcohol consumption during pregnancy are teratogenic to fetal development, yet less is known about the effects of low levels of consumption. Only a few studies have reported on the predictors and maternal characteristics associated with different alcohol consumption patterns prior to and following pregnancy recognition. METHODS: The All Our Babies longitudinal study in Alberta, Canada was used to analyze the association of maternal characteristics with binge drinking prior to pregnancy recognition and low to moderate levels after pregnancy recognition among 2,246 women who consumed alcohol 1 year prior to pregnancy. Bivariate and multivariable analyses were conducted. RESULTS: Thirteen percent of women reported binge drinking prior to pregnancy recognition. Forty-six percent reported drinking after pregnancy recognition, almost all at low to moderate levels. Significant, independent predictors (odds ratio, 95% confidence interval) of binge drinking in early pregnancy included high school or less education (3.61, 1.81 to 7.19), some or completed university/college (2.23, 1.16 to 4.27), nulliparity (1.62, 1.19, 2.20), not trying to get pregnant (1.92, 1.37 to 2.69), smoked in the year prior to pregnancy (1.98, 1.43 to 2.73), binge drinking in the year prior to pregnancy (10.83, 6.71 to 17.46), and low dispositional optimism (1.73, 1.23 to 2.42). Independent predictors of low to moderate average levels of consumption after pregnancy recognition included not trying to get pregnant (1.91, 1.45 to 2.52), prepregnancy body mass index <25.0 kg/m(2) (1.41, 1.61 to 1.72), smoking in the year before pregnancy (1.90, 1.43 to 2.53), and binge drinking in the year before pregnancy (2.62, 2.16 to 3.18). CONCLUSIONS: Common risk factors for different alcohol consumption patterns are unintended pregnancy and substance use behaviors prior to pregnancy. Other risk factors were specific to the different patterns. Targeted strategies that address the needs of alcohol or nicotine using women and that can reduce the risk of unintended pregnancy may be beneficial.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».