Laying the groundwork for prenatal dietary assessment research among First Nations women at risk for alcohol use: Implications for Fetal Alcohol Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD) is a health concern that is over-represented among First Nations peoples. Optimal prenatal nutrition plays a role in the severity of FASD. Prenatal nutrition as it relates to fetal brain development and fetal alcohol exposure is an under-researched area, especially among pregnant First Nations women. Finding current dietary intake patterns of pregnant women who drink alcohol could lead to developing a nutrition provision strategy. However, there is no appropriate dietary assessment research tool that is specific to this population. This study aims to develop an effective, culturally appropriate and interactive dietary assessment research tool using participatory methods to engage with women and communities in the process. We used community health priorities forums, information sessions, volunteering, collaboration with programs, and a trauma-informed approach as methods to engage with pregnant women. To develop the research tool, top sources of fetal brain development nutrients were determined for the food frequency component, several prenatal health workers reviewed the tool, and a pre-test with 20 pregnant women of the target population was completed. Pre-test results show the tool is being well-received. All of this ground work will help pave a path for further prenatal nutrition research with First Nations women. This research will inform programs and policies which strive to improve food and nutrition security and reduce the severity of FASD.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».