Pregnant women's perceptions of gestational weight gain: A systematic review and meta‐synthesis of qualitative research
Notice bibliographique
Résumé
Excess gestational weight gain has numerous negative health outcomes for women and children, including high blood pressure, diabetes, and cesarean section (maternal) and high birth weight, trauma at birth, and asphyxia (infants). Excess weight gain in pregnancy is associated with a higher risk of long-term obesity in both mothers and children. Despite a concerted public health effort, the proportion of pregnant women gaining weight in excess of national guidelines continues to increase. To understand this phenomenon and offer suggestions for improving interventions, we conducted a systematic review of qualitative research on pregnant women's perceptions and experiences of weight gain in pregnancy. We used the methodology of qualitative meta-synthesis to analyze 42 empirical qualitative research studies conducted in high-income countries and published between 2005 and 2015. With this synthesis, we provide an account of the underlying factors and circumstances (barriers, facilitators, and motivators) that pregnant women identify as important for appropriate weight gain. We also offer a description of the strategies identified by pregnant women as acceptable and appropriate ways to promote healthy weight gain. Through our integrative analysis, we identify women's common perception on the struggle to enact health behaviors and physical, social, and environmental factors outside of their control. Effective and sensitive interventions to encourage healthy weight gain in pregnancy must consider the social environment in which decisions about weight take place.
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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 | 0,037 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».