Associations of Maternal Nutritional Status and Supplementation with Fetal, Newborn, and Infant Outcomes in Low-Income and Middle-Income Settings: An Overview of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Despite advances in maternal nutritional knowledge, the effect of maternal diet, micronutrient status and undernutrition, and the effect of maternal supplementation on fetal, neonatal and infant outcomes still have gaps in the literature. This overview of reviews is intended to assess the available information on these issues and identify the main maternal nutritional factors associated with offspring outcomes in low- and middle-income countries as possible targets for public health interventions. METHODS: The literature search was performed in Medline (PubMed) and Cochrane Library datasets in June 2024. Pre-specified outcomes in offspring were pooled using standard meta-analytical methods. RESULTS: We found consistent evidence on the impact of maternal undernutrition indicated by low body mass index (BMI), mid-upper arm circumference (MUAC), and stature, but not of individual micronutrient status, on intrauterine-growth retardation, preterm birth, low birth weight, and small for gestational age, with research showing a possible effect of maternal undernutrition in later child nutritional status. Studies on micronutrient supplementation showed possible beneficial effects of iron, vitamin D, and multiple micronutrients on birthweight and/or decreasing small for gestational age, as well as a possible effect of calcium on preterm birth reduction. Interventions showing more consistent beneficial outcomes were balanced protein-energy and lipid base supplements, which demonstrated improved weight in newborns from supplemented mothers and a decreased risk of adverse neonatal outcomes. CONCLUSIONS: Further research is needed to identify the benefits and risks of maternal individual micronutrient supplementation on neonatal and further child outcomes.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».