Impact of Maternal Health Behaviours and Social Conditions on Infant Diet at Age 1-Year: Results from a Prospective Indigenous Birth Cohort in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the impact of maternal health behaviours and social conditions on childhood nutrition is important to inform strategies to promote health during childhood. Objective: To describe how maternal health sociodemographic factors (e.g., socioeconomic status, education), health behaviours (e.g., diet), and traditional health care use during pregnancy impact infant diet at age 1-year. Methods: Data were collected from the Indigenous Birth Cohort (ABC) study, a prospective birth cohort formed in partnership with an Indigenous community-based Birthing Centre in southwestern Ontario, Canada. 110 mother-infant dyads are included in the study and were enrolled between 2012 and 2017. Multiple linear regression analyses were performed to understand factors associated with infant diet scores at age 1-year, with a higher score indicating a diet with more healthy foods. Results: The mean age of women enrolled during pregnancy was 27.3 (5.9) years. Eighty percent of mothers had low or moderate social disadvantage, 47.3% completed more than high school education, and 70% were cared for by a midwife during their pregnancy. The pre-pregnancy body mass index (BMI) was <25 in 34.5% of women, 15.5% of mothers smoked during pregnancy, and 14.5% of mothers had gestational diabetes. Being cared for by an Indigenous midwife was associated with a 0.9-point higher infant diet score (p = 0.001) at age 1-year, and lower maternal social disadvantage was associated with a 0.17-point higher infant diet quality score (p = 0.04). Conclusion: This study highlights the positive impact of health care provision by Indigenous midwives and confirms that higher maternal social advantage has a positive impact on child nutrition.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».