PROTOCOL: Effects of preconception care and periconception interventions on maternal nutritional status and birth outcomes in low‐ and middle‐income countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND | The problem, condition or issueInterest in preconception health for maximising gains for mothers and babies started with the release of the seminal report from Centre for Disease Control (Johnson et al., 2006).Further, in 2011, the World Health Organisation (WHO) convened a meeting of experts where there was an overwhelming agreement on the potential for preconception care to have a positive impact on maternal and child health outcomes (World Health Organisation, 2013).Since then there is growing awareness of the importance of the preconception period and efforts have been made to increase awareness and promote reproductive health from adolescents onwards.Preconception care is important for healthy maternal, birth, and neonatal health outcomes (Dean et al., 2013).Optimising a woman's health before planning and conceiving pregnancy is increasingly recognised as an important strategy to enhance maternal and child health (Dean, Imam, Lassi and Bhutta, 2013).Preconception period is an ideal time to introduce interventions relating to nutrition and other lifestyle factors to promote health and for ensuring good pregnancy preparedness.Since 99% of all maternal and newborn deaths occur in low-and middle-income countries (LMICs; World Health Organisation, 2017), early start of preconception care particularly for girls living in LMICs is very crucial.At present, policies and guidelines on preconception care are scarce and the care starts when the women becomes pregnant and extends to childbirth and postnatal period (for mothers and babies).There is a clear gap in -------------------------------------------------
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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 | 0,040 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,012 |
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 ».