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Enregistrement W4405449811 · doi:10.1017/s0029665124005275

Dietary fibre and fat intake in postpartum women and its association with income and ethnicity: the Supporting MumS cohort

2024· article· en· W4405449811 sur OpenAlexaff
Eleni Spyreli, Dympna Gallagher, Annaliesa S. Anderson, Sally Bridges, Chris R. Cardwell, Elinor Coulman, Stephan U Dombrowski, Caroline Free, Pat Hoddinott, Frank Kee, Clíona McDowell, Emma McIntosh, Jayne V. Woodside, Michelle C. McKinley

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightBody mass indexMedicineDemographyObesityCohortEthnic groupPostpartum periodPregnancyGerontologyCohort studyEnvironmental healthInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Good nutrition during the postpartum period, which is also the inter-pregnancy period for many women, has short and long-term health benefits for the mother and her offspring (1) . Gaining a better understanding of mothers’ dietary patterns at the postpartum stage will help shape appropriate strategies to encourage the adoption of a healthy and more varied diet. This exploration is a preliminary analysis that aims to assess intake of total fat and dietary fibre in a UK cohort of postpartum women with overweight and obesity and examine its relationship with income and ethnicity. A sample of 892 postpartum women (up to two years after having a baby) with overweight or obesity were recruited from five UK locations (Belfast, Bradford, London, Stirling, Cardiff) to participate in the Supporting MumS (SMS) randomised controlled trial to examine the effectiveness of an automated text-based delivered weight management intervention. At baseline, researchers measured participants’ height and weight and calculated their body mass index (BMI). Baseline diet was self-reported and assessed using the Fat and Fibre Barometer (FFB), a validated scale measuring the consumption frequency of 20 dietary sources of fibre or fat (2) . Items were scored from 1-5 and an average FFB score was calculated; greater values indicate a diet higher in fibre-rich foods and lower in fat-rich foods. Information on income and ethnicity was also collected. Multivariable linear regression analysis tested for associations between FFB scores and ethnicity and household income, accounting for BMI, age and study site. Participants were from a range of ethnicities (Asian: 17%, N = 151; Black: 11%, N = 100; White: 66%, N = 589; Mixed/Other: 6%, N = 52). Household income distribution was: ≤£40K = 41.5%, N = 370; and >£40K = 49.8%, N = 445. Average age was 35 years ranging from 21-57 years. Thirty-nine per cent of women lived with overweight and 61% with obesity. The FFB score was calculated for the 856 of 892 participants who provided complete dietary information (Mean ± SD = 3.03 ± 0.42, range: 1.9-4.6). There was no statistically significant association between FFB score and ethnicity. There was a significant relationship between the FFB score and household income (0.015, P = 0.025, CI = 0.002−0.028), with women from higher incomes having higher FFB scores. Our results from a large, socioeconomically diverse sample of women with overweight or obesity in the postpartum period showed that mothers from higher income households consumed more fibre and less fat. This is consistent with results of national surveys highlighting the income gradient in food habits and in meeting dietary guidelines among women in the UK (3) . Addressing these dietary inequalities will require concerted action from a wide range of stakeholders. The SMS study is funded by the National Institute for Health Research (Research award: NIHR131509).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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