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Enregistrement W2521448435 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.1150.14

Dietary Patterns and Gestational Weight Gain in the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition Study

2016· article· en· W2521448435 sur OpenAlexaffabout
Megan Jarman, Rhonda C. Bell, Paula J. Robson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstetricsWeight gainPregnancyMedicineBody weightBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inappropriate weight gain during pregnancy is associated with adverse health outcomes for both mother and baby. In 2010, Health Canada adopted the Institute of Medicine's guidelines on gestational weight gain (GWG). This study explored the extent to which dietary patterns reported in the 2 nd trimester of pregnancy were associated with adherence to Health Canada's (2010) guidelines for total GWG. The Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition study (APrON) is a prospective cohort of women recruited and followed through pregnancy and the post‐partum period. Total GWG for each woman (n=2067) was calculated by subtracting pre‐pregnancy weight from highest weight in pregnancy. Women were categorized by pre‐pregnancy BMI (self‐reported pre‐pregnancy weight (kg)/measured height (m) 2 ) and whether total GWG was below, met or exceeded the guidelines. Diet was assessed by 24‐hour recall in the 2 nd trimester and foods/beverages were coded into 51 food groups based on nutritional similarity. Principal components analysis was run on the energy adjusted food groups. For components which accounted for the greatest variance, a dietary pattern score was calculated by multiplying each woman's standardized consumption (g/day) of each food group by the corresponding coefficient for the component and summing. Scores were expressed as a z‐score, with a mean of zero and standard deviation of one. Associations between dietary pattern scores and adherence to GWG guidelines were assessed using multinomial logistic regression. shows proportions of women who were below, met or exceeded the guidelines by pre‐pregnancy BMI group. Three main dietary patterns were identified in this cohort: (i) ‘Healthy’, (3.8% of the variance) was characterized by higher intakes of fruits, vegetables, wholemeal bread, and lower intakes of high‐energy soft drinks, processed meat and white‐bread; (ii) ‘Refined Carbs’ (3.3% of the variance) was characterized by higher intakes of rice and pasta, added sugar, breakfast cereal and white bread, and lower intakes of wholemeal bread; and (iii) ‘Tea and Toast’ (3.1% of the variance), was characterized by higher intakes of tea and coffee, added sugar, full‐fat milk and white bread. In the unadjusted models, relative to women who met the guidelines, the odds of exceeding the guidelines were lower in women with higher ‘healthy’ diet scores (OR 0.71, 95% CI: 0.52, 0.96). This association was observed only in women with a pre‐pregnancy BMI in the overweight group, and it became non‐significant when adjusted for educational attainment. Neither the ‘Refined Carbs’ nor ‘Tea and Toast’ patterns were associated with GWG in any of the pre‐pregnancy BMI categories. Dietary patterns analysis can be a useful tool in observational studies. However, assessing the impact of diet on GWG is challenging and further research is needed to account for measurement error when using single 24 hour recalls for dietary assessment. Support or Funding Information This project is funded by the Interdisciplinary Team Grants Program of Alberta Innovates‐Health Solutions (AI‐HS) Proportions of women who were below, met or exceeded the GWG guidelines according to their pre‐pregnancy BMI category Pre‐pregnancy BMI category Underweight (n(%)) Normal weight (n(%)) Overweight (n(%)) Obese (n(%)) Below guidelines 16 (26) 257 (23) 25 (7) 28 (15) Met guidelines 30 (48) 403 (37) 82 (23) 35 (19) Exceeded guidelines 16 (26) 443 (40) 256 (70) 125 (66)

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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