Determinants of dietary patterns and diet quality during pregnancy: a systematic review with narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify determinants of diet in pregnancy, by detecting factors in our multiple-determinants life course framework that are associated with dietary patterns, quality or guideline adherence. DESIGN: A systematic review of observational studies, published in English or German, was conducted. Sociodemographic, lifestyle, environmental and pregnancy-related determinants were considered. Four electronic databases were searched in January 2015 and updated in April 2016 and a total of 4368 articles identified. Risk of bias was assessed using adapted Newcastle-Ottawa Scales. SETTING: High- and upper-middle-income countries. SUBJECTS: Pregnant or postpartum women reporting their dietary intake during pregnancy. RESULTS: Seventeen publications of twelve studies were included and compared narratively due to heterogeneity. Diet in pregnancy was patterned along a social gradient and aligned with other health behaviours before and during pregnancy. Few studies investigated the influence of the social and built environment and their findings were inconsistent. Except for parity, pregnancy determinants were rarely assessed even though pregnancy is a physiologically and psychologically unique period. Various less well-researched factors such as the role of ethnicity, pregnancy intendedness, pregnancy ailments and macro-level environment were identified that need to be studied in more detail. CONCLUSIONS: The framework was supported by the literature identified, but more research of sound methodology is needed in order to conclusively disentangle the interplay of the different determinants. Practitioners should be aware that pregnant women who are young, have a low education or do not follow general health advice appear to be at higher risk of inadequate dietary intake.
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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 | 0,013 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».