Examining the Impact of a Public Health Message on Fish Consumption in Bermuda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2003 mean cord blood mercury concentrations in pregnant Bermudian women exceeded levels associated with adverse health outcomes in children. The principal mercury source was local fish species. Public health messages were developed suggesting pregnant women reduce consumption of fish species with higher mercury concentrations (e.g. swordfish), substituting species containing lower mercury concentrations, and elevated omega-3 fatty acids (e.g. anchovies). Recent evidence indicates mercury concentrations in Bermuda's pregnant women have fallen five- fold. OBJECTIVES: Assess whether changes in women's fish eating patterns during pregnancy are consistent with the public health messaging. Determine who is making changes to their diet during pregnancy and why. METHODS: Mixed methods study with a cross-sectional survey of 121 pregnant women, including 13 opened-ended interviews. Health system, social vulnerability, public health messaging, and socio-demographic variables were characterized and related to changes in fish consumption during pregnancy. Qualitative data were coded according to nutritional advice messages, comprehension of communication strategies, and sources of information. RESULTS: 95% of women surveyed encountered recommendations about fish consumption during pregnancy. 75% reported modifying fish eating behaviors because of recommendations. Principal sources of information about fish consumption in pregnancy were health care providers and the Internet. 71% of women reported reducing consumption of large fish species with greater mercury levels, but 60% reported reduced consumption of smaller, low mercury fish. No participant mentioned hearing about the benefits of fish consumption. More frequent exposure to public health messages during pregnancy was associated with lower reported consumption. Bermudian born women were less likely to reduce consumption of large fish species during pregnancy. CONCLUSIONS: In Bermuda, public health messages advocating reduced consumption of larger, higher mercury-containing fish species appear effective, but masked the nutritional value message of small fish species, with low mercury concentration. Adjustment is needed to better balance the risk communication.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».