Diet quality during preconception or pregnancy and gestational weight gain: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Inappropriate gestational weight gain (GWG), including inadequate and excessive GWG, has become pandemic across nations and continents. This review aims to synthesise the evidence on the correlation between diet quality and GWG. If this association is confirmed, improving diet quality could become an intervention target in the efforts to reduce inappropriate GWG. Methods and analysis We will conduct a systematic review of all prospective cohort studies on diet quality in preconception or pregnancy and GWG. Our secondary outcomes include gestational diabetes, pre-eclampsia and birth weight. A comprehensive search of all published articles in MEDLINE ALL (Ovid), Embase (Ovid), Food Science and Technology Abstracts (Ovid) and CINAHL (EBSCOHost), from database creation to 20 April 2019, will be conducted. Studies will be screened for eligibility by title, abstract and full text in duplicate by two independent reviewers. Study quality and risk of bias will be assessed using the adapted Newcastle–Ottawa Scale. Results will be reported following the meta-analysis of observational studies in epidemiology guidelines. If sufficient data are available, a meta-analysis will be conducted to synthesise the effect size reported as OR with 95% CI using both fixed-effect and random-effect models. I 2 statistics and visual inspection of the forest plots will be used to assess heterogeneity and identify the potential sources of heterogeneity. Publication bias will be assessed by visual inspections of funnel plots and Egger’s test. Ethics and dissemination Formal ethical approval is not required as no primary data will be collected. We aim to publish the results of this study in a peer-reviewed journal and present them at conferences and scientific meetings to promote knowledge transfer. PROSPERO registration number CRD42019128732
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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 | 0,084 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,007 |
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 ».