Addressing cultural, racial and ethnic discrepancies in guideline discordant gestational weight gain: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the literature and describe the discrepancies in achieving the 2009 Institute of Medicine (IOM) gestational weight gain (GWG) guidelines across cultures. METHODS: Ten databases were searched from inception to April 2018. Observational cohort studies were included that examined adult women; reported on a measure of culture; compared cultural groups, and reported on GWG. Articles were broken down into papers that used the current 2009 IOM GWG guidelines and those that used others. A meta-analysis was conducted for studies using the 2009 guidelines examining the prevalence of discordant GWG across cultural groups. RESULTS: The review included 86 studies. Overall, 69% of women experienced discordant GWG irrespective of culture. White women experienced excessive GWG most often, and significantly more than Asian and Hispanic women; Black women had a higher prevalence of excessive GWG than Hispanic and Asian women; however, this difference was not significant. CONCLUSIONS: The majority of women experience excessive GWG, with White women experiencing this most often. Culturally diverse GWG guidelines are needed to individualize antenatal care and promote optimal maternal-fetal health outcomes across cultural groups.
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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 | 0,019 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».