Relationships between mental health and diet during pregnancy and birth outcomes in a lower‐middle income country: “Healthy mothers, healthy communities” study in Vanuatu
Notice bibliographique
Résumé
Poor maternal mental health during pregnancy is associated with adverse birth outcomes, including lower birthweight and gestational age. However, few studies assess both mental health and diet, which might have interactive effects. Furthermore, most studies are in high-income countries, though patterns might differ in low- and middle-income countries (LMICs). OBJECTIVES: To analyze relationships between mental health and diet during pregnancy with birth outcomes in Vanuatu, a lower-middle income country. METHODS: We assessed negative emotional symptoms of depression, anxiety, and stress (referred to as "distress") and dietary diversity during pregnancy, and infant weight and gestational age at birth, among 187 women. We used multivariate linear regression to analyze independent and interactive relationships between distress, dietary diversity, and birth outcomes, controlling for sociodemographic and maternal health covariates. RESULTS: There were no direct linear relationships between dietary diversity or distress with infant birthweight or gestational age, and no curvilinear relationships between distress and infant outcomes. We observed interactive relationships between distress and dietary diversity on birthweight, explaining 2.1% of unique variance (P = .024). High levels of distress predicted lower birthweights among women with low dietary diversity. These relationships were not evident among women with moderate or high dietary diversity. CONCLUSIONS: Relationships between mental health and diet might underlie inconsistencies in past studies of prenatal mental health and birthweight. Results highlight the importance of maternal mental health on birthweight in LMICs. Interactive relationships between mental health and diet might ultimately point to new intervention pathways to address the persistent problem of low birthweight in LMICs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».