Dietary Diversity Score during Pregnancy is Associated with Neonatal Low Apgar Score: A Hospital-Based Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Apgar score is an established index of neonatal well-being and development. Nutrition during pregnancy is an accepted risk factor for neonatal low Apgar score. Objective: To investigate the association between dietary diversity score and low Apgar score. Methods: This was a hospital based cross-sectional study. The study participants were 420 mothers who delivered and were attending the postnatal clinic at the Cape Coast Metropolitan Hospital. Mothers’ dietary information during pregnancy was assessed with a food frequency questionnaire. In reference to the FAOs women’s Dietary Diversity Score (DDS), the subjects were categorized into low, medium or high DDS. The primary outcome was Apgar score. Apgar scores < 5 were classified as low. Results: The mean age (± standard deviation, SD) of subjects was 26.7 ± 5.7 years with a range of 17 to 45 years. The prevalence of low Apgar score among the study population was 16.9%. Majority of the study participants had a low DDS in relation to low Apgar score whereas 7.5% had high DDS. After adjusting for potential confounding factors, the odds of low Apgar score in the low DDS group was three times higher than those who had high DDS (Adjusted odds ratio, AOR= 3.10, 95% confidence interval, CI=1.23-4.48). Conclusion: Dietary diversity score during pregnancy was associated with a low Apgar score in the study area. The results of this study reinforce the significance of adequate nutrition during pregnancy in the study area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».