The effects of morbid obesity on maternal and neonatal health outcomes: a systematic review and meta‐analyses
Notice bibliographique
Résumé
Morbidly obese (Class III, body mass index [BMI] ≥ 40 kg m(-2)) women constitute 8% of reproductive-aged women and are an increasing proportion; however, their pregnancy risks have not yet been well understood. Hence, we performed meta-analyses following the MOOSE (Meta-Analysis of Observational Studies in Epidemiology) guideline, searching Medline and Embase from their inceptions. To examine graded relationships, we compared Class III obesity to Class I and I/II, and separately to normal weight. We found important effects on all three primary outcomes in morbidly obese women: preterm birth <37 weeks was 31% higher compared with Class I (relative risk [RR] 1.31 [1.19, 1.43]) and 20% higher than Class I/II (RR 1.20 [1.13, 1.27]), large-for-gestational age was higher (RR 1.37 [1.29, 1.45] and RR 1.30 [1.24, 1.36] compared with Class I and I/II, respectively), while small-for-gestational age was lower (RR 0.89 [0.84, 0.93] compared with Class I, with nearly identical reductions for Class I/II). Morbidly obese women have higher risks of preterm birth, large-for-gestational age and numerous other adverse maternal and infant health outcomes, relative to not only normal weight but also Class I or I/II obese women. These findings have important implications for screening and care of morbidly obese pregnant women, to try to decrease adverse outcomes.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».