Exploring the relationships between food insecurity, maternal stress, and maternal–infant health outcomes during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic intensified food insecurity (FI) and stress for many pregnant individuals, which may have contributed to adverse fetal developmental programming. This study aimed to identify key social determinants of health associated with pandemic-related FI and stress, and their association with gestational weight gain (GWG) and newborn birth weight in a Canadian pregnant cohort. Data were collected retrospectively from 273 pregnant individuals who delivered infants in Canada during the pandemic (March 2020–March 2023). Validated questionnaires were used to assess FI and pandemic-related stress, and GWG and infant birth weight were self-reported. FI was experienced by 55.7% of the participants, while 33.7% and 19.7% reported heightened stress related to COVID-19 infection and pregnancy preparedness, respectively. Participants from food-secure and food-insecure households differed significantly in parental structure, age, sexual orientation, housing status, household income, number of children in the household and pregnancy planning (all p values < 0.01). Heightened stress for both pregnancy preparedness and COVID-19 infection was also significantly associated with these same factors (all p values < 0.05) but not for age and housing status. FI and heightened stress were not associated with GWG outside the recommended range. However, significantly higher likelihood of birth weight extremes was observed with heightened COVID-19 infection-related stress (OR, 95% CI 1.50, 1.05–2.12, p = 0.02) and pregnancy preparedness-related stress (1.60, 1.10–2.31, p = 0.01), but not with FI. These findings underscore the influence of psychosocial factors on FI and stress during pregnancy, which may negatively impact infant health outcomes during the pandemic.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».