Pre‐pregnancy BMI, physical activity and resting energy expenditure predicts body composition in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
A high proportion of women exceed gestational weight gain (GWG) recommendations, but the body composition of women and factors influencing these changes are not explicit. The study objective was to describe the association between pre‐pregnancy body mass index (BMI), lifestyle factors, resting energy expenditure (REE) and fat mass (FM) accretion during pregnancy. Pregnant women (n=600) were measured 2–3 times during pregnancy; data on weight, body composition (skin folds), diet (24 hour recall) and physical activity (questionnaire) were collected. Data was analysed by linear mixed regression. Women with normal and overweight BMI gained similar amounts of total FM while obese women gained less FM and had a slower rate of FM accretion (p<0.01). Sports score was inversely associated with FM (p<0.01), while REE was positively associated with FM (p<0.01). In longitudinal analyses, overweight and obese women had lower sports scores (p<0.05) and higher REE (p<0.01) compared to women with normal BMI. Energy and macronutrient intake did not differ among BMI groups. Energy intakes in overweight and obese women were less than their estimated energy requirements (p<0.01). Effective intervention programs promoting optimal GWG should account for variations in individual woman's energy expenditure. Future studies estimating energy intake requirements during pregnancy according to pre‐pregnancy BMI are warranted. Grant Funding Source : Alberta Innovates‐Health Solutions
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».