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Enregistrement W4390049042 · doi:10.3390/ijerph21010015

Evidence-Based Eating Patterns and Behavior Changes to Limit Excessive Gestational Weight Gain: A Scoping Review

2023· review· en· W4390049042 sur OpenAlexaffabout
Kiley Ketchum, Cecilia M. Jevitt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight gainMedicinePregnancyWeight managementWeight lossObesityGestationDisordered eatingPediatricsEating disordersInternal medicineBody weightPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: International prenatal care guidelines set a standard for clinicians to discuss gestational weight gain with their patients along with the complications associated with prepregnancy obesity and excessive gestational weight gain. Clinicians often lack evidence-based eating, nutrition, and activity strategies to share with patients. METHODS: This systematic review aimed to find eating patterns and behaviors that could be used safely during pregnancy to limit excessive gestational weight gain. PubMed, MEDLINE, and Web of Science were searched for research or systematic reviews performed in the United States or Canada and published in English from 2013 to 2023. Keyword search terms included weight, manage, behavior, strategy, strategies, gestational weight gain, and nutrition. Excluded research used pediatric or adolescent populations, restrictive diets, such as no carbohydrate or no fat diets, fasting, bariatric surgery, weight loss medications, private industry or profit-earning programs using food brands, or specific diet programs. RESULTS: A total of 844 abstracts were retrieved, with 103 full-text studies reviewed. Behaviors had to be useful for maintaining a healthy gestational weight gain and had to be safe for use during pregnancy. Behaviors useful during pregnancy included meal planning, home meal preparation, portion control, using diets such as the Mediterranean diet, the low-glycemic index diet, and the Dietary Approaches to Stop Hypertension diet (DASH), regular physical activity, sleeping 6-7 h a night, mindful eating, intuitive eating, and regular seif-weighing. CONCLUSION: The evidence-based strategies outlined in this review are safe for use during pregnancy and can assist patients in avoiding excessive gestational weight gain while maintaining the nutrition needed for healthy fetal growth.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,375
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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