Notice bibliographique
Résumé
A Nutrition Screening Form (NSF) was designed to identify lifestyle risk factors that negatively impact fertility and to provide a descriptive profile of 300 female infertility patients in a private urban infertility clinic. The NSF was mailed to all new patients prior to the initial physician's visit and self-reported data were assessed using specific criteria to determine if a nutrition referral was warranted. This observational study revealed that 43% of the women had a body mass index (BMI) <20 or ≥25 kg/m(2), known risks for infertility. Almost half reported a history of "dieting" and unrealistic weight goals potentially limiting energy and essential nutrients. A high number reported eating disorders, vegetarianism, low fat or low cholesterol diets, and dietary supplement use. Fourteen percent appeared not to supplement with folic acid, 13% rated exercise as "extremely" or "very active", and 28% reported a "high" perceived level of stress. This preliminary research demonstrated that a NSF can be a useful tool to identify nutrition-related lifestyle factors that may negatively impact fertility and identified weight, BMI, diet, exercise, and stress as modifiable risk factors deserving future research. NSF information can help increase awareness among health professionals and patients about the important link between nutrition, fertility, and successful reproductive outcomes.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».