Pediatric Obesity: It's Time for Prevention before Conception Can Maternal Obesity Program Pediatric Obesity?
Notice bibliographique
Résumé
Global increases in obesity have led public health experts to declare this disease a pandemic. Although prevalent in all ages, the dire consequences associated with maternal obesity have a pronounced impact on the long-term health of their children as a result of the intergenerational effects of developmental programming. Previously, fetal under-nutrition has been linked to the predisposition to pediatric obesity explained by the adiposity rebound and ‘catch-up’ growth that occurs when a child born to a nutrient deprived mother is exposed to the obesogenic environment of present day. Given the recent increase in maternal overweight/obesity (OW/OB) our attention has shifted from nutrient restriction to overabundance and excess during pregnancy. Consideration must now be given to interventions that could mitigate pregravid body mass index (BMI), attenuate gestational weight gain (GWG) and reduce postpartum weight retention (PPWR) in an attempt to prevent the downstream signaling of pediatric obesity and halt the intergenerational cycle of weight related disease currently plaguing our world. Thus, this paper will briefly review current research that best highlights the proposed mechanisms responsible for the development of child OW/OB and related sequalae (e.g. type II diabetes (T2D) and cardiovascular disease (CVD)) resulting from maternal obesity.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».