What stops us from eating: a qualitative investigation of dietary barriers during pregnancy in Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adequate dietary intake during pregnancy is vital for the health and nutritional status of both mother and fetus. The nutritional status of reproductive age women in Pakistan is poor, with 14 % being underweight (BMI < 18·5) and 42 % experiencing Fe deficiency anaemia. This may stem from beliefs, practices and other barriers influencing dietary intake. This qualitative study seeks to determine which factors impact dietary intake during pregnancy in rural Punjab. DESIGN: In-depth interviews and focus group discussions were conducted and then analysed using thematic analysis. SETTING: Three purposively selected rural districts (Sahiwal, Okara and Pakpatan) with the highest prevalence of maternal and child malnutrition in the province of Punjab, Pakistan. PARTICIPANTS: Mothers with children under age two (n 29) and healthcare providers with at least 5 years of experience working in the district (n 12). RESULTS: We identified a combination of physiological, socio-cultural and structural barriers that inhibited healthful dietary intake during pregnancy. The primary physiological barriers to optimal dietary intake and dietary practices included food aversions and food cravings. Food classification, fear of a difficult childbirth, fear of high blood pressure and household food politics were the principal socio-cultural barriers. Additionally, two structural barriers, inadequate antenatal counseling and a lack of affordable food options, were identified. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that complex barriers prevent pregnant women in the Punjab area from consuming adequate dietary intake and that antenatal health education programmes and structural interventions are needed to support healthful dietary practices during this critical period.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».