Impact of Maternal Physical Activity and Infant Feeding Practices on Infant Weight Gain and Adiposity
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence supports the contribution of intrauterine environmental exposures on obesity risk in offspring. Few studies have included maternal and infant lifestyle factors. Our objective was to study the impact of maternal physical activity, infant feeding, and screen time on offspring weight gain and adiposity. In a prospective cohort study, 246 mothers underwent testing during pregnancy to assess glucose tolerance status and insulin sensitivity. Anthropometry and questionnaires on physical activity, infant feeding, and screen time were completed. Multiple-linear regression was performed to examine the impact of maternal and infant factors on infant weight gain and weight-for-length z-score at 1 year. Infant weight outcomes were negatively predicted by maternal pregravid vigorous/sport index and exclusive breastfeeding duration. After adjustment, each unit increase in maternal pregravid vigorous/sport index decreased infant weight gain by 218.6 g (t = 2.44, P = 0.016) and weight-for-length z-score by 0.20 (t = 2.17, P = 0.031). Each month of exclusive breastfeeding reduced infant weight gain by 116.4 g (t = 3.97, P < 0.001) and weight-for-length z-score by 0.08 (t = 2.59, P = 0.01). Maternal pregravid physical activity and exclusive breastfeeding duration are associated with weight gain and adiposity as early as 1 year of age.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».