Combined impact of high body mass index and <i>in vitro</i> fertilization on preeclampsia risk: A hospital‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Overweight and obese women may be heavy users of in vitro fertilization (IVF) owing to obesity-related oligo-anovulation. The higher doses of gonadotropins required to achieve pregnancy in obese women may contribute to impaired placentation and the development of preeclampsia. This study was designed to assess the combined effect of high maternal body mass index (BMI) and IVF on risk of preeclampsia and to evaluate for an interaction between the two factors. METHODS: This is a hospital-based cohort study of 10,013 singleton pregnancies that delivered from 2001 to 2008 at a tertiary hospital in Montreal, Canada. The combined effect of high BMI and IVF on preeclampsia versus no risk factors was estimated in multivariate logistic regression models fitted with an interaction term between high BMI (> 25 or > 30 kg/m(2) ) and IVF. RESULTS: IVF pregnancies in obese women had a considerably higher risk of preeclampsia than spontaneous nonobese pregnancies (OR 6.7, 95% CI 3.3-13.8; p interaction 0.03). IVF was not independently associated with preeclampsia (OR 0.6, 95% CI 0.3-1.4). Analyses were similar in subgroup analyses and in analyses correcting for bias. CONCLUSIONS: High BMI is strongly associated with preeclampsia, and this risk is compounded in IVF pregnancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».