Pre‐pregnancy micronutrient intake assessed by food frequency questionnaire in the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) Study
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient intake prior to pregnancy may impact maternal health and fetal development. A food frequency questionnaire (FFQ) was used to retrospectively assess diet and supplement intake over the year prior to pregnancy in the first cohort of the APrON study. Fifteen participants were excluded based on extremes in average caloric intake (<600kcal/day, n=3; >3500kcal/day, n=12). The FFQ was successfully completed by 491 women with a mean age of 31 ± 4 years and a mean body mass index of 24.0 ± 4.6 kg/m 2 . Key micronutrients chosen for assessment were iron, calcium and vitamin D. Mean (± Standard Deviation) intakes from food and supplements were 21.5 ± 9.8 mg of iron, 1225.8 ± 565.2mg of calcium, and 11.7 ± 6.4 μg of vitamin D. The proportion of women meeting the recommended dietary allowance (RDA) from food and supplements during this potentially critical period was low for vitamin D (38%) and moderate for iron (64%) and calcium (62%). These data illustrate a low to moderate intake of key micronutrients in Alberta women prior to pregnancy. Assessment and counseling to improve key micronutrient intakes of women in their child‐bearing years may be warranted. Research supported by Alberta Innovates ‐ Health Solutions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».