Diet quality during pregnancy and its association with social factors: 3D Cohort Study (Design, Develop, Discover)
Notice bibliographique
Résumé
Good diet quality during pregnancy provides adequate nutrition to support both the mothers and the fetus. The objective of this study is to describe the distribution of diet quality during pregnancy and to study the association between social factors and diet quality during pregnancy in a Canadian population. This study was based on 1535 pregnant women who provided dietary information in the 3D Cohort Study in Quebec, Canada. A 3-day food record was used to collect dietary intake in the second trimester of pregnancy. A Canadian adaption of the Healthy Eating Index (HEI-C) 2010 was used to quantify diet quality. Univariate and multiple linear regression models were used to calculate unadjusted and adjusted effect estimates and confidence intervals for the association between social factors and HEI-C. The mean HEI-C 2010 score in this study was 62.9 (SD: 11.2). Only 4.5% and 8.3% of the pregnant women consumed the recommended amounts of whole grains and 'greens and beans', respectively. Diet quality was lower in some subgroups of pregnant women. After multivariable adjustment, lower diet quality was observed in participants who were less educated, younger, overweight or obese before pregnancy, or parous. There was an interaction between ethnicity and immigration status on diet quality in pregnancy. These findings could be useful for health practitioners and policymakers in developing strategies to improve the diet quality of pregnant women.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».