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Enregistrement W4221117931 · doi:10.3390/nu14061151

A Community Prenatal Intervention in Social Nutrition: Evaluating the Impact on Pregnancy and Birthweight Outcomes

2022· article· en· W4221117931 sur OpenAlexaffabout
Élise Carbonneau, Alex Dumas, Annie Brodeur-Doucet, Bénédicte Fontaine‐Bisson

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortMontfort HospitalUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesPregnancyOdds ratioAnemiaObstetricsOddsDispensaryPediatricsLogistic regressionGestationFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to assess the associations between structural features of the Montreal Diet Dispensary’s social nutrition intervention and pregnancy (i.e., anemia, gestational diabetes mellitus (GDM), gestational weight gain (GWG), hypertension) and birthweight outcomes (i.e., small- or large-for-gestational-age) among pregnant women, most of them recent immigrants. The study consists of a secondary analysis of the digital client database of the Montreal Diet Dispensary (n = 2925). Logistic regressions were used to estimate the odds of pregnancy and birthweight outcomes, depending on structural features of the intervention. Pregnant women who attended a welcoming group session presented lower odds of GDM and anemia compared to those who did not attend. A longer duration of intervention was also associated with lower odds of GDM and anemia. Each additional appointment with a dietitian was associated with higher odds of excessive GWG and lower odds of insufficient GWG only among women with a pre-pregnancy BMI lower than 25 kg/m2. This study emphasizes the importance of providing nutritional services early in pregnancy to reduce the risk of GDM and anemia. It also stresses the importance of using appropriate nutritional guidelines to avoid increasing the risk of excessive GWG.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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