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Enregistrement W3198389565 · doi:10.1177/17455065211042182

Barriers to nutritional pregnancy preparation and support needs in women and men: Qualitative study based on the Theoretical Domains Framework

2021· article· en· W3198389565 sur OpenAlexafffund
Fareeha Quayyum, Stephan U Dombrowski

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésQualitative researchPregnancyPsychologyMedicineObstetricsGerontologySociologySocial scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Eating behaviours prior to conception may impact the health of the offspring at birth and throughout life. Women and men of childbearing age often follow a nutritionally poor preconception diet. Nutritional support before pregnancy has the potential to improve the health of future offspring. This study examined barriers to nutritional preparation for pregnancy and perceived support needs of women and men of childbearing age. DESIGN: Qualitative interviews based on the Theoretical Domains Framework. SETTING: Online. PARTICIPANTS: Eligible individuals were (1) New Brunswick residents (all genders), (2) over 19 years old, and (3) intended to have offspring in the future. METHODS: Interviews were conducted via online instant messenger and analysed thematically. RESULTS: Interviews of participants (n = 19, age = 19-23 years, 14 women, 5 men) gave rise to five key theoretical domains: lack of knowledge; lack of beliefs about capabilities; suboptimal environmental context and resources; unfavourable social influences; and restrictive social roles. Suggestions to address pregnancy preparation support needs included healthcare professional consultations; accessible and credible references; increasing access to healthy food; proactive engagement; and gender-specific support. CONCLUSION: Women and men called for various types of preconception support to address identified barriers, ranging from healthcare professional advice and credible informational resources to broader interventions such as making healthy food more affordable and normalizing discussion of preconception health throughout the life course.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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