Investigating the normalization and normative views of gestational weight gain: Balancing recommendations with the promotion and support of healthy pregnancy diets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Gestational weight gain (GWG) is increasingly monitored in the United States and Canada. While promoting healthy GWG offers benefits, there may be costs with over‐surveillance. We aimed to explore these costs/benefits. Methods Quantitative data from 350 pregnant survey respondents and qualitative focus group data from 43 pregnant/post‐partum and care‐provider participants were collected in the Mothers to Babies (M2B) study in Hamilton, Canada. We report descriptive statistics and discussion themes on GWG trajectories, advice, knowledge, perceptions, and pregnancy diet. Relationships between GWG monitoring/normalization and worry, knowledge, diet quality, and sociodemographics—namely low‐income and racialization—were assessed using χ 2 tests and a linear regression model and contextualized with focus group data. Results Most survey respondents reported GWG outside recommended ranges but rejected the mid‐20th century cultural norm of “eating for two”; many worried about gaining excessively. Conversely, respondents living in very low‐income households were more likely to be gaining less than recommended GWG and to worry about gaining too little. A majority had received advice about GWG, yet half were unable to identify the range recommended for their prepregnancy BMI. This proportion was even lower for racialized respondents. Pregnancy diet quality was associated with household income, but not with receipt or understanding of GWG guidance. Care‐providers encouraged normalized GWG, while worrying about the consequences of pathologizing “abnormal” GWG. Conclusions Translation of GWG recommendations should be done with a critical understanding of GWG biological normalcy. Supportive GWG monitoring and counseling should consider clinical, socioeconomic, and community contexts.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».