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Enregistrement W2941217808 · doi:10.1097/jpn.0000000000000400

Obesity and Socioeconomic Disparities

2019· review· en· W2941217808 sur OpenAlexaff
Cecilia M. Jevitt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Perinatal & Neonatal Nursing · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityPopulationEnvironmental healthGerontologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity affects more than 35% of women aged 20 to 39 years in the United States. This article summarizes recent research that reconceptualizes obesity as adipose disease associated with smoking; socio-economic disparities in employment, education, healthcare access, food quality, and availability; and environmental toxins, ultimately altering microbiomes and epigenetics. Individual prenatal care of women with obesity includes early testing for diabetes, counseling on epigenetic diets, advice supporting weight gain within national guidelines, and vigilance for signs of hypertensive disorders of pregnancy. Intrapartum care includes mechanical cervical ripening measures, patience with prolonged labor, and uterotonic medication readiness in the event of postpartum hemorrhage. Postpartum care includes thrombus risk amelioration through early ambulation, use of compression stockings, and anticoagulation. Delays in lactogenesis II can be offset by measures to support early breastfeeding. Sociopolitical action by nurses at national, state, and community levels to reduce population disparities in racism, education, and employment; reduce pollution from obesogenic chemicals; and improve food quality and distribution policies is likely to have the broadest impact in future obesity reductions and prevention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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