Identifiable Dietary Patterns of Pregnant Women: A Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To estimate the percentage of a sample of pregnant women in Canada following a vegetarian, vegan, low-carbohydrate, gluten-free, Mediterranean, or well-balanced diet, before and during pregnancy and to explore if pregnant women received and were satisfied with nutrition information received from health care providers (HCPs). Methods: Participants were conveniently sampled through Facebook and Twitter. An online survey collected data on sociodemographic characteristics, maternal diet, and whether women received and were satisfied with nutrition information from their HCPs. The McNemar test assessed changes in the proportion of diets followed before and during pregnancy. Results: Of 226 women, most followed a well-balanced diet before (76.9%) and during (72.9%) pregnancy (p = 0.26). Vegetarian, gluten-free, vegan, and low-carbohydrate diets were the least followed diets before and during pregnancy (vegetarian: 7.6% vs 5.3%; gluten-free: 4.9% vs 4.0%; vegan: 2.7% vs 2.2%; low-carbohydrate:4.0% vs 0.4%). Overall, the number of women following restrictive diets before pregnancy was significantly reduced throughout pregnancy (19.1% vs 12.0%, p < 0.001). Only 52.0% of women received nutrition information from their primary HCP, and 35.6% were satisfied with the nutrition information received. Conclusions: Most women followed a well-balanced diet before and during pregnancy and approximately one-third were satisfied with the information received from HCPs.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».