Comparison of Gestational Weight Gain z‐Scores and Traditional Weight Gain Measures in Relation to Perinatal Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional measures of gestational weight gain (GWG) are correlated with pregnancy duration, and may induce bias to studies of GWG and perinatal outcomes. A maternal weight-gain-for-gestational-age z-score chart is a new tool that allows total GWG to be classified as a standardised z-score that is independent of gestational duration. Our objective was to compare associations with perinatal outcomes when GWG was assessed using gestational age-standardised z-scores and conventional GWG measures. METHODS: We studied normal-weight (n=522 120) and overweight (n=237 923) women who delivered liveborn, singleton infants in Pennsylvania, 2003-11. GWG was expressed using gestational age-standardised z-scores and three traditional measures: total GWG (kg), rate of GWG (kg per week of gestation), and the GWG adequacy ratio (observed GWG/GWG recommended by the Institute of Medicine). Log-binomial regression models were used to assess associations between GWG and preterm birth, and small- and large-for-gestational-age births, while adjusting for race/ethnicity, education, smoking, and other confounders. RESULTS: The association between GWG z-score and preterm birth was approximately U-shaped. The risk of preterm birth associated with weight gain <10th percentile of each measure was substantially overestimated when GWG was classified using total kilogram and was moderately overestimated using rate of GWG or GWG adequacy ratio. All GWG measures had similar associations with small- or large-for-gestational-age birth. CONCLUSIONS: Our findings suggest that studies of gestational age-dependent outcomes misspecify associations if total GWG, rate of GWG, or GWG adequacy ratio are used. The potential for gestational age-related bias can be eliminated by using z-score charts to classify total GWG.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle