Diet diversity score might be associated with reproductive health in women and infant outcomes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Lifestyle and diet may affect the reproductive cycle. A dietary index called Diet Diversity Score (DDS) may be related to various reproductive outcomes. The present review aims to look over and conclude the prior studies on the relationship between the diversity of food ingredients and issues related to reproductive health and pregnancy. In the case of this relationship, our findings can increase clinical knowledge and help recommend a well-balanced diet for the target group. A comprehensive search was performed in major databases such as PubMed, Google Scholar, Web of Science, Scopus, and Scientific Information Database until March 2024. This research was combined with a search of Elsevier and SpringerLink databases, which led to the inclusion of relevant articles in this review. Our study was conducted based on 27 articles from 2012 to 2023, all containing a possible link between dietary diversity and reproductive complications. The Newcastle-Ottawa Scale quality assessment was used to evaluate the quality of included studies. Due to our results, a higher score in DDS, which led to an increased intake of major nutrients and a greater variety of foods, was correlated with a lower risk of reproductive health disorders such as polycystic ovary syndrome, maternal anaemia, and maternal bone status, as well as a reduced likelihood of certain birth outcomes, including low-birth weight infants, Apgar score and congenital heart defect. These findings highlight the importance of improving the DDS for maternal and infant health.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».