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Enregistrement W4404351168 · doi:10.1186/s40795-024-00960-9

Association between maternal dietary diversity during pregnancy and birth outcomes: evidence from a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4404351168 sur OpenAlexaboutno aff
Amare Abera Tareke, Edom Getnet Melak, B Mengistu, Jamal Hussen, Asressie Molla

Notice bibliographique

RevueBMC Nutrition · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical nutritionMeta-analysisPregnancyDiversity (politics)Association (psychology)Public healthReproductive medicineObstetricsGerontologyInternal medicineNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal nutrition is a key factor influencing birth and offspring health outcomes in later life. Dietary diversity (DD) is a proxy for the macro/micronutrient adequacy of an individual’s diet. There is inadequate comprehensive evidence regarding maternal nutrition during pregnancy, measured through DD and birth outcomes. This study aimed to provide extensive evidence on maternal DD during pregnancy and birth outcomes. A comprehensive search was performed using PubMed, HINARI, and Google Scholar databases up to January 17, 2024. Studies conducted among pregnant mothers and measuring maternal DD with an evaluation of birth outcomes (low birth weight, small for gestational age, preterm birth), in the global context without design restriction were included. The Newcastle Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias tool were used to assess the risk of bias. The results are summarized in a table, and odds ratios were pooled where possible. Between-study heterogeneity was evaluated using I 2 statistics. Potential publication bias was assessed using a funnel plot and Egger’s regression test. To explore the robustness, a leave-one-out sensitivity analysis was conducted. Thirty-three studies were used to synthesize narrative evidence (low birth weight: 31, preterm birth: 9, and small for gestational age: 4). In contrast, 24 records for low birth weight, eight for preterm birth, and four for small for gestational age were used to pool the results quantitatively. Of the 31 studies, 17 reported a positive association between maternal DD and infant birth weight, 13 studies reported a neutral association (not statistically significant), and one study reported a negative association. Overall, inadequate DD increased the risk of low birth weight OR = 1.71, 95% CI; (1.24–2.18), with I 2 of 68.7%. No significant association was observed between maternal DD and preterm birth. Inadequate DD was significantly associated with small for gestational age (OR = 1.32, 95% CI; 1.15–1.49, and I 2 = 0.0%). Inadequate maternal DD is associated with an increased risk of low birth weight and small for gestational age but not preterm birth, underscoring the importance of promoting adequate DD during pregnancy. To address these issues, it is essential to implement and expand nutritional programs targeted at pregnant women, especially in low-resource settings, to ensure they receive diverse and adequate diets. Further research is needed to address the current limitations and to explore the long-term implications of maternal nutrition on child health. The study was prospectively registered on PROSPERO (registration number CRD42024513197). No funding was received for this study.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,030
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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