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Enregistrement W2330658956 · doi:10.3148/72.4.2011.197

Knowledge and Use of Folic Acid: In Women of Reproductive Age

2011· article· en· W2330658956 sur OpenAlexafffundvenue
Kelly R.S. Fehr, Kelsey D.H. Fehr, Jennifer L. P. Protudjer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFolic acidCINAHLUnintended pregnancyMedicinePregnancyNeural tube defectReproductive healthKnowledge translationFamily medicineFamily planningEnvironmental healthNursingPopulationPsychological interventionInternal medicineKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Folic acid reduces the risk of neural tube defects. As approximately 50% of pregnancies are unintended, women of reproductive age should be aware of the importance of folic acid. We reviewed the existing literature on these women's knowledge of folic acid and neural tube defects. Databases searched were PubMed, CINAHL, and Health Reference Center Academic. We used terms such as "folic acid knowledge" and "folic acid awareness" to search articles published from 1998 to 2010. Awareness of the benefits of folic acid before conception and during pregnancy was low, although knowledge levels were associated with education and household income. Women who were already knowledgeable about folic acid cited health care professionals, magazines and newspapers, and radio and television as common sources of information. Effective knowledge translation is needed to ensure that women are informed about the benefits of folic acid during the reproductive years. This knowledge will allow them to make informed decisions about folic acid consumption. Health care professionals play an influential role in promoting folic acid knowledge among women of childbearing age. Lower levels of knowledge among women with lower levels of education and/or household income must be addressed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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