Structural Vulnerability Factors and Gestational Weight Gain: A Scoping Review on the Extent, Range, and Nature of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inadequate and excessive gestational weight gain (GWG) are rising epidemiological health concerns, affecting a substantial proportion of pregnant women in high-income countries and contributing to a multitude of adverse maternal and infant health outcomes. The aim of this scoping review was to identify key structural vulnerability factors (SVFs) related to GWG, and to examine the extent, range, and nature of the existing literature to inform future research. Methods: Electronic searches were performed in October 2018 (updated in August 2019) in MEDLINE(R) ALL, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and Sociological Abstracts databases. Eligible studies had an observational design, had to be conducted before COVID-19, in a high-income country, have pregnant participants, and perform inferential statistics between an SVF and GWG. Results: Of the 157 included articles, the eight SVFs most commonly studied in association with GWG were race/ethnicity (n=91 articles), age (n=87), parity (n=48), education (n=44), income (n=39), marital status (n=28), immigration (n=19), and abuse (n=12). Substantial heterogeneity across study contexts, methodologies, populations, and findings was identified. Studies spanned 22 high-income countries, were predominantly conducted in the USA (77%), and most studies (60%) had a retrospective design. Race/ethnicity was the most extensively studied factor, covering the longest time period (since 1976) and having the largest sample size, and the second-highest proportion of studies reporting a significant relationship with GWG (79%), following immigration status (95%). Conclusions: Given the heterogeneity in findings across studies, adopting an intersectional approach may enhance our understanding of the complex interplay between SVFs and the social context in relation to GWG. This nuanced perspective is critical for informing future research and developing effective strategies to address the pervasive perinatal health challenges associated with inadequate and excessive GWG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».