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
Pregnancy in adolescence and malnutrition are common challenges in low- and middle-income countries (LMICs), and are associated with many complications and comorbidities. The preconception period is an ideal period for intervention as a preventative tactic for teenage pregnancy, and to increase micronutrient supplementation prior to conception. Over twenty databases and websites were searched and 45 randomized controlled trials (RCTs) or quasi-experimental interventions with intent to delay the age at first pregnancy (n = 26), to optimize inter-pregnancy intervals (n = 4), and supplementation of folic acid (n = 5) or a combination of iron and folic acid (n = 10) during the periconception period were included. The review found that educational interventions to delay the age at first pregnancy and optimizing inter-pregnancy intervals significantly improved the uptake of contraception use (RR = 1.71, 95% CI = 1.42–2.05; two studies, n = 911; I2 = 0%) and (RR = 2.25, 95% CI = 1.29–3.93; one study, n = 338), respectively. For periconceptional folic acid supplementation, the incidence of neural tube defects were reduced (RR = 0.53; 95% CI = 0.41–0.77; two studies, n = 248,056; I2 = 0%), and iron-folic acid supplementation improved the rates of anemia (RR = 0.66, 95% CI = 0.53–0.81; six studies; n = 3430, I2 = 88%), particularly when supplemented weekly and in a school setting. Notwithstanding the findings, more robust RCTs are required from LMICs to further support the evidence.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».