Midwives’ knowledge and health guidance practices regarding gestational weight gain in Mongolia: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Excessive gestational weight gain (GWG) affects perinatal outcomes. However, to our knowledge, there are no studies on midwives’ knowledge and health guidance practices regarding GWG in Mongolia. Therefore, this study aimed to investigate midwives’ knowledge about weight control, clarify GWG guidance during pregnancy, and identify factors related to the implementation of GWG guidance in Mongolia. Methods: A cross-sectional study using a web-based questionnaire was conducted among midwives registered with the Mongolian Midwives Association. The survey was conducted between July and August 2024. The questionnaire asked about calculating body mass index (BMI), BMI categories, and implementation of GWG health counseling. Multiple logistic regression analyses were conducted to identify factors associated with health guidance on GWG and BMI knowledge. Results: A total of 414 responses were analyzed. Of the participants, 38.4% could correctly calculate BMI, and 37.7% could correctly answer what the BMI “normal weight” category was. Furthermore, 38.6% to 77.8% of midwives provided the 10 recommended health guidance items to more than 90% of pregnant women. Midwives working in hospital wards, those with fewer years of clinical experience, those who did not know how to calculate BMI, and those who did not have experience learning about weight control were associated with lower GWG health guidance scores. Conclusions: This study clarified the health guidance practices regarding GWG and determined midwives’ level of knowledge about weight control in Mongolia. Postgraduate education for midwives should be enhanced to improve health guidance for GWG in Mongolia.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».