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Enregistrement W2894590425 · doi:10.3148/cjdpr-2018-031

Dietary Changes Albertan Women Make During Pregnancy: Thematic Analysis of Self-reported Changes and Reasons

2018· article· en· W2894590425 sur OpenAlexafffundvenue
Sarah Frank Nichols, Suzanne Galesloot, Dolly Bondarianzadeh, Susan Buhler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPregnancyMedicineThematic analysisEnvironmental healthMealLimitingPrenatal careQualitative researchPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To explore dietary changes Albertan women make during pregnancy, reasons they make changes, and alignment with prenatal nutrition recommendations. METHODS: Women up to 6 months postpartum were recruited in public health centres and Primary Care Networks. Qualitative data were collected through a self-administered survey including 2 open-ended questions that asked about changes made to food/beverage intake during pregnancy and why these changes were made. RESULTS: A majority (n = 577) of the 737 women completing the survey described changes they made to their food/beverage intake during pregnancy and 193 respondents provided reasons for these changes. Increased intake of fruits/vegetables, meat, milk, and their alternatives (n = 600); limiting or avoidance of foods/beverages known to be harmful during pregnancy (n = 445); and increased food/fluid intake or meal/snack frequency (n = 405) were commonly reported dietary changes. Motivations relating to health and to control physiological changes/manage health conditions were the most frequent reasons provided. CONCLUSIONS: Women make diverse dietary changes and have various motivations for food choices during pregnancy. A majority make dietary changes to support a healthy pregnancy. However, the motivation to control discomforts and respond to hunger and thirst sensations reflect a stronger influencer on women's choices than is currently addressed in prenatal nutrition messages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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