Nutrition and listeriosis during pregnancy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Listeriosis is a rare but severe foodborne illness which is more common in populations such as pregnant women, and can result in serious complications including miscarriage, prematurity, maternal and neonatal sepsis, and death in the newborn. Population recommendations exist for specific foods and food preparation practices to reduce listeriosis risk during pregnancy. The aim of the present systematic review was to assess the association between listeriosis and these practices during pregnancy to confirm appropriateness of these recommendations. We searched MEDLINE, Embase, CINAHL Plus, Web of Science Core Collection, included articles' references, and contacted clinical experts. All databases were searched until July 2017. Case-control and cohort studies were included which assessed pregnant women or their newborn offspring with known listeriosis status and a nutritional exposure consistent with international population recommendations for minimising listeriosis. Outcomes included listeriosis with or without pregnancy outcomes. Risk of bias was assessed through the Newcastle-Ottawa Scale. Results were described narratively due to clinical heterogeneity in differences in nutritional exposures. Eleven articles comprising case-control or cross-sectional studies met the inclusion criteria. Cases of maternal, fetal or neonate listeriosis were more likely to have consumed high-risk dairy products, meat products or some fruits during pregnancy in comparison with women without listeriosis. Cases of listeriosis were more likely to have consumed foods that are highlighted in population guidelines to avoid to minimise listeriosis in comparison with those without listeriosis during pregnancy. Further research is warranted assessing means of improving the reach, uptake and generalisability of population guidelines for reducing listeriosis during pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».