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Enregistrement W2889031480 · doi:10.7717/peerj.5407

Addressing cultural, racial and ethnic discrepancies in guideline discordant gestational weight gain: a systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2889031480 sur OpenAlexafffund
Kathryn M. Denize, Nina Acharya, Stéphanie A. Prince, Danilo Fernandes da Silva, Alysha L. J. Dingwall‐Harvey, Zachary M. Ferraro, Kristi B. Adamo

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEthnic groupMeta-analysisWeight gainObservational studyGuidelinePregnancyDemographySystematic reviewFamily medicineCohort studyMEDLINEGerontologyBody weightInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,327
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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