Effects of nutrition interventions during pregnancy on low birth weight: an overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Low birth weight (LBW, birth weight less than 2500 g) is associated with infant mortality and childhood morbidity. Poor maternal nutritional status is one of several contributing factors to LBW. We systematically reviewed the evidence for nutrition-specific (addressing the immediate determinants of nutrition) and nutrition-sensitive (addressing the underlying cause of undernutrition) interventions to reduce the risk of LBW and/or its components: preterm birth (PTB) and small-for-gestational age (SGA). Methods We conducted a comprehensive literature search in MEDLINE, EMBASE, CINAHL and the Cochrane Database of Systematic Reviews (September 2015). Systematic reviews of randomised controlled trials focusing on nutritional interventions before and during pregnancy to reduce LBW and its components were eligible for inclusion into the overview review. We assessed the methodological quality of the included reviews using A Measurement Tool to Assess Reviews (AMSTAR), PROSPERO: CRD42015024814. Results We included 23 systematic reviews which comprised 34 comparisons. Sixteen reviews were of high methodological quality, six of moderate and only one review of low quality. Six interventions were associated with a decreased risk of LBW: oral supplementation with (1) vitamin A, (2) low-dose calcium, (3) zinc, (4) multiple micronutrients (MMN), nutritional education and provision of preventive antimalarials. MMN and balanced protein/energy supplementation had a positive effect on SGA, while high protein supplementation increased the risk of SGA. High-dose calcium, zinc or long-chain n-3 fatty acid supplementation and nutritional education decreased the risk of PTB. Conclusion Improving women’s nutritional status positively affected LBW, SGA and PTB. Based on current evidence, especially MMN supplementation and preventive antimalarial drugs during pregnancy may be considered for policy and practice. However, for most interventions evidence was derived from a small number of trials and/or participants. There is a need to further explore the evidence of nutrition-specific and nutrition-sensitive interventions in order to reach the WHO’s goal of a 30% reduction in the global rate of LBW by 2025.
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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 | 0,015 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».