Trajectories of Prenatal Alcohol Consumption in An Australian Population-Based Cohort of Pregnant Women - A Data Driven Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate information on dose, frequency and timing of maternal alcohol consumption is critically important when investigating fetal risks from prenatal alcohol exposure. Identification of distinct alcohol use behaviours can also assist in developing directed public health interventions to prevent adverse child outcomes, including Fetal Alcohol Spectrum Disorder. We aimed to determine group-based trajectories of time-specific, unit-level, alcohol consumption using data from 1458 pregnant women in the Asking Questions about Alcohol in Pregnancy (AQUA) longitudinal study in Melbourne, Australia. Six alcohol consumption trajectories were identified incorporating four timepoints across gestation. Labels were assigned based on consumption in trimester one and whether alcohol use was continued throughout pregnancy: abstained (33.8%); low discontinued (trimester one) (14.4%); moderate discontinued (11.7%); low sustained (13.0%); moderate sustained (23.5%); and high sustained (3.6%). Median weekly consumption in trimester one ranged from 3 grams (low discontinued) to 184 grams of absolute alcohol (high sustained). Alcohol use after pregnancy recognition decreased dramatically for all sustained drinking trajectories, indicating some awareness of fetal risk. Improved understanding of factors that contribute to alcohol consumption in pregnancy in specific sub-populations is critical when developing prevention strategies. Maternal characteristics associated with different trajectories can inform the strategic development of such initiatives.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».