Feeding practices during pregnancy and lactation amongst Mam‐Mayan women in rural Guatemala: a mixed qualitative and quantitative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To explore local beliefs influencing feeding practices during pregnancy and lactation among Mam‐Mayan women in rural communities in the Western Highlands of Guatemala. Methods 12 pregnant (P), 13 lactating (L) women and 2 midwives participated in semi‐structured interviews. 2 focus groups were also conducted with women. All sessions were audio recorded, transcribed, and analyzed using HyperResearch. A separate survey of 61 P and 67 L women inquired about their food practices. Findings Most P and L women recognize the importance of consuming nutrient‐rich foods so that they may be passed on to the growing infant. Many P women reported decreasing their food intake. 34% of P and 36% of L women reported avoiding certain foods during pregnancy, most commonly animal products (beef and poultry). A majority of L women reported increasing their intake during lactation, while 19% reported avoiding certain foods, especially “cold” foods such as black beans, believed to negatively impact infant health. On the other hand, a majority of L women believe that consuming “hot” foods, such as corn atole , improves milk quantity. Conclusions Increasing general dietary intake, especially protein intake during pregnancy is a key area for action. The hot/cold dichotomy is recognized within the study communities and may play a role in diet choices during pregnancy and lactation. Funding: TUSM
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».