An evidence review and nutritional conceptual framework for pre-eclampsia prevention
Notice bibliographique
Résumé
Pre-eclampsia is a serious complication of pregnancy, and maternal nutritional factors may play protective roles or exacerbate risk. The tendency to focus on single nutrients as a risk factor obscures the complexity of possible interactions, which may be important given the complex nature of pre-eclampsia. An evidence review was conducted to compile definite, probable, possible and indirect nutritional determinants of pre-eclampsia to map a nutritional conceptual framework for pre-eclampsia prevention. Determinants of pre-eclampsia were first compiled through an initial consultation with experts. Second, an expanded literature review was conducted to confirm associations, elicit additional indicators and evaluate evidence. The strength of association was evaluated as definite relative risk (RR) < 0·40 or ≥3·00, probable RR 0·40-0·69 or 1·50-2·99, possible RR 0·70-0·89 or 1·10-1·49 or not discernible RR 0·90-1·09. The quality of evidence was evaluated using Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation. Twenty-five nutritional factors were reported in two umbrella reviews and twenty-two meta-analyses. Of these, fourteen were significantly associated with pre-eclampsia incidence. Higher serum Fe emerged as a definite nutritional risk factors for pre-eclampsia incidence across populations, while low serum Zn was a risk factor in Asia and Africa. Maternal vitamin D deficiency was a probable risk factor and Ca and/or vitamin D supplementation were probable protective nutritional factors. Healthy maternal dietary patterns were possibly associated with lower risk of developing pre-eclampsia. Potential indirect pathways of maternal nutritional factors and pre-eclampsia may exist through obesity, maternal anaemia and gestational diabetes mellitus. Research gaps remain on the influence of household capacities and socio-cultural, economic and political contexts, as well as interactions with medical conditions.
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 | 0,024 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».