Impact of Nulliparous Women's Body Mass Index or Excessive Weight Gain in Pregnancy on Genital Tract Trauma at Birth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The purpose of this study was to explore the impact of body mass index (BMI) or pregnancy weight gain on the presence, site, and severity of genital tract trauma at childbirth in nulliparous women. METHODS: The present study is a subanalysis of a prospective cohort of healthy nulliparous women recruited during pregnancy and followed through birth. Weight gain during pregnancy and prepregnancy BMI were recorded. At birth, women underwent detailed mapping of genital tract trauma. For analyses, women were dichotomized into obese (BMI ≥ 30) versus nonobese (BMI < 30) at baseline as well as into those who gained weight as recommended by the Institute of Medicine (IOM) and those who gained more than the recommended amount to determine the impact of obesity or excessive weight gain on rates of genital tract trauma. RESULTS: Data from 445 women were available for analysis. Presence and severity of genital tract trauma did not vary between obese and nonobese women (51% vs 53%, P = .64). Likewise, women who had more than the IOM-recommended weight gain did not have a higher incidence of perineal lacerations (52% versus 53% with perineal lacerations, P = .69). Obese women were more likely to gain in excess of the IOM guidelines during pregnancy (75% vs 50% excessive weight gain in obese vs nonobese women, respectively; P < .001). DISCUSSION: A woman's BMI or excessive weight gain in pregnancy did not influence her risk of genital tract trauma at birth.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».