Women who take n-3 long-chain polyunsaturated fatty acid supplements during pregnancy and lactation meet the recommended intake
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the current study was to estimate total intake and dietary sources of eicosapentaenoic acid (EPA), docosapentanoic (DPA), and docosahexaenoic acid (DHA) and compare DHA intakes with the recommended intakes in a cohort of pregnant and lactating women. Twenty-four-hour dietary recalls and supplement intake questionnaires were collected from 600 women in the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) cohort at each trimester of pregnancy and 3 months postpartum. Dietary intake was estimated in 2 ways: by using a commercial software program and by using a database created for APrON. Only 27% of women during pregnancy and 25% at 3 months postpartum met the current European Union (EU) consensus recommendation for DHA. Seafood, fish, and seaweed products contributed to 79% of overall n-3 long-chain polyunsaturated fatty acids intake from foods, with the majority from salmon. The estimated intake of DHA and EPA was similar between databases, but the estimated DPA intake was 20%-30% higher using the comprehensive database built for this study. Women who took a supplement containing DHA were 10.6 and 11.1 times more likely to meet the current EU consensus recommendation for pregnancy (95% confidence interval (CI): 6.952-16.07; P<0.001) and postpartum (95% CI: 6.803-18.14; P<0.001), respectively. Our results suggest that the majority of women in the cohort were not meeting the EU recommendation for DHA during pregnancy and lactation, but taking a supplement significantly improved the likelihood that they would meet recommendations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».