Knowledge, Attitudes, and Barriers towards Dietary Pulse Consumption in Women with Polycystic Ovary Syndrome Participating in a Multi-Disciplinary Lifestyle Intervention to Improve Women’s Health
Notice bibliographique
Résumé
Pulse (beans, lentils, chickpeas, peas) consumption is low in developed countries. Pulses have the potential to benefit the management of polycystic ovary syndrome (PCOS) because they improve aspects of metabolic derangements (dyslipidaemia, insulin resistance), which contribute to reproductive disturbances (oligo-amenorrhea, hyperandrogenism). We compared changes in knowledge, attitudes, and barriers towards pulse consumption in PCOS cohorts who participated in a pulse-based or a Therapeutic Lifestyle Changes (TLC) dietary intervention. Thirty women (18–35 years old) randomised to a pulse-based diet (supplied with pulse-based meals) and 31 women in a TLC group completed pulse consumption questionnaires before and after a 16-week intervention. The pulse-diet group demonstrated increased knowledge of pulses per Canada’s Food Guide recommendations versus the TLC group post-intervention (p < 0.05). In both groups, increased scores were evident in the domain of attitude about pulses (p < 0.01). The top-ranked barrier to pulse consumption in no-/low-consumers was lack of knowledge about cooking pulses pre- and post-intervention. We attributed increased knowledge about pulse consumption in the pulse group to greater awareness through education and consuming pulse foods during the intervention. Our observations highlight the importance of multi-dimensional behavioural counselling and education to integrate healthy dietary practices for improving reproductive and sexual health in this under-studied high-risk population (ClinicalTrials.gov identifier: NCT01288638).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».