Maternal diet before and during pregnancy and risk of asthma and allergic rhinitis in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumption of certain foods during pregnancy has been shown to have beneficial effects on childhood asthma and allergic disease development and aggravation. However, most studies provide conflicting results and the relationships between maternal preconceptional diet and risks of childhood asthma and allergic disease have not previously been explored. The objective of this study was to assess maternal diet during the year before pregnancy and the last 3 months of pregnancy and investigate their associations with the risks of asthma, wheezing, allergic rhinitis and atopic dermatitis in young children. METHODS: The study sample consisted of 1140 mother-child pairs from the EDEN cohort. Mothers had responded to the food frequency questionnaires used to assess diet before and during pregnancy. Children were followed up using health questionnaires. The health outcomes studied were: asthma, wheezing, allergic rhinitis and atopic dermatitis by the age of 3 years. RESULTS: Using multivariable-adjusted logistic regression models, significant inverse associations were observed between cooked green vegetable consumption before pregnancy and childhood asthma; consumption of eggs and raw vegetables before and during pregnancy, consumption of grains before pregnancy, and consumption of cooked green vegetables during pregnancy and allergic rhinitis. For the first time, a significant positive association was found between meat intake during the preconceptional period and a risk of wheezing, allergic rhinitis and atopic dermatitis. CONCLUSIONS: Based on our findings, preconceptional and prenatal maternal intake of certain type of food groups may be preventive against asthma, wheezing and allergic rhinitis, whereas higher maternal intake of meat before pregnancy may increase the risk of wheezing, allergic rhinitis and atopic dermatitis in young children.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».