Nutrition in pregnancy and breastfeeding: A public health issue
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition during the childbearing continuum has a significant long-term impact upon the health and wellbeing of mother, infant and the wider family unit ( Ferrari et al, 2013 ; World Health Organization (WHO), 2011 , National Institute for Health and Care Excellence, (NICE) 2008a ; 2008b ). Despite wide-ranging evidence around healthy eating in pregnancy, there is a dearth of information readily available to women on appropriate nutritional intake while breastfeeding. This major public health issue affects the current climate of increasing levels of obesity and widespread poorly balanced diet in women of a childbearing age ( Aubuchon-Endsley et al, 2015 ). The frontline roles of the midwife and health visitor have enormous potential to promote healthy behavioural change, with the need for joined-up community-based care higher than ever due to under-resourced postnatal services ( Fraser and Cullen, 2006 ). Health visitors and midwives should strive to collaborate with women ensuring the fundamental components of a healthy and balanced diet are met while breastfeeding, including addressing portion size, and nutritional values of micronutrients and essential food groups. This would equip women with the necessary tools to create positive behavioural lifestyle changes, important for the longer-term inter-generational health of families and the wider community.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».