Gestational Weight Monitoring in Rural and Regional Populations: Women's Knowledge, Experience and Recommendations for Models of Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore women's knowledge and experience of weight monitoring during pregnancy to inform the development of a model of care that meets demonstrated needs. SETTING: A rural and regional health service in southern Queensland. PARTICIPANTS: Women (n = 160) who used antenatal care in the health service from June 2018 to October 2022. DESIGN: An exploratory online survey was sent via short messaging service to women, including quantitative and qualitative questions with free-text options for additional comments. The data were analysed using descriptive statistics. RESULTS: One in five women could correctly identify the recommended gestational weight gain based on their pre-pregnancy body mass index. Half the women reported knowing weight gain recommendations was useful. A quarter of women had a negative experience with health professionals discussing their weight. One-fifth of women saw a dietitian, and an additional 9% would have liked to use the service, with 14% not knowing it was available. CONCLUSION: Women would like to know more about achieving healthy weight gain and receive support to do so. Women report experiencing stigma when discussing pregnancy weight. Whilst the findings are similar to urban women's experience, rural women's ability to access care in the context of a rural setting presents a unique set of barriers. Further investigation is required to gather health professionals' experience in conjunction with the latest evidence to inform improvements to service delivery.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».