Healthy Eating Is More than the Foods You Eat: Eating Practices of Mothers with and Without a History of Gestational Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Canada’s Food Guide 2019 includes advice such as “Cook more often” and “Eat meals with others”, which are considered healthy eating practices. However, mothers with a history of gestational diabetes mellitus (GDM) may face specific barriers to adopting healthy eating practices. This study aimed to compare eating practices between mothers with (GDM+) and without (GDM−) a history of GDM, and to explore the associations between eating practices, diet quality, and the anthropometric and cardiometabolic profile of these mothers. Methods: The cross-sectional study was conducted in Quebec (Canada) between 2012 and 2017. Eating practices were assessed using a self-administered questionnaire. Diet quality was evaluated by the Healthy Eating Food Index 2019 through a validated food frequency questionnaire. Weight, height, and waist circumference were measured, and body composition was obtained by absorptiometry. Results: Data from 105 GDM+ and 38 GDM− mothers were analyzed (mean age 37.5 years ± 4.9). GDM+ mothers were more likely to prepare a greater proportion of dinners (≥1 per week) using pre-prepared or processed foods than GDM− mothers (49.0% vs. 34.2%; p = 0.016). Among GDM+ mothers, those who prepared ≥1 dinners per week using pre-prepared or processed foods showed lower adherence to the “Whole-grain foods” (1.1 ± 0.8 vs. 1.9 ± 1.2; p = 0.002) and “Sodium” (4.9 ± 2.0 vs. 5.8 ± 2.0, p = 0.013) recommendations, had a higher percentage of total body fat (37.5% ± 7.6 vs. 34.0% ± 7.7; p = 0.041), a higher waist circumference (91.6 cm ± 13.9 vs. 87.1 cm ± 16.3; p = 0.030), and a higher glycated hemoglobin (5.6% ± 0.5 vs. 5.5% ± 0.3; p = 0.025) than those who used less pre-prepared or processed foods. Conclusions: GDM+ mothers were more likely than GDM− mothers to prepare dinners using pre-prepared or processed foods, an eating practice associated with less favorable components of diet quality and some altered anthropometric and cardiometabolic variables. Further investigation into the factors influencing cooking from scratch within this population is warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».