Evaluation of the Olo Prenatal Nutrition Follow-up Care for Vulnerable Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
Olo nutritional follow-up care offers vulnerable pregnant women food vouchers, multivitamin supplements, tools, and nutritional counselling to support healthy pregnancy outcomes. Purpose: To evaluate the contribution of Olo follow-up care to nutritional intakes and eating practices, as well as to assess the programme-related experience of participants. Methods: Participants (n = 30) responded to questionnaires and web-based 24-hour dietary recalls and participated in a semi-structured interview (n = 10). Results: Olo follow-up care reduced the proportion of participants below the recommended intake for groups for many micronutrients, with the greatest reduction for folate (by 96.7%), vitamin D (by 93.3%), iron (by 70.0%), calcium (by 50.0%), and zinc (by 30.0%), mainly due to the prenatal multivitamin supplements. Most participants (96.7%) did not follow Olo’s typical recommendations but, if they had, hypothetically they would have consumed an average of 746 additional calories per day and be above the recommendations for excessive intakes of folic acid and iron (100% and 33.3%, respectively). More than half of the participants were moderately to severely food insecure. Olo contributed to reducing the impact of isolation and increased food accessibility and budget flexibility among participants. Conclusion: Olo follow-up care helped reduce the proportion of women below the recommended intake for micronutrients, but revising the food offered and strategies to address food insecurity may be necessary.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».