Breastfeeding predicts the risk of childhood obesity in a multi-ethnic cohort of women with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether breastfeeding reduced the risk of childhood obesity in the infants of a multi-ethnic cohort of women with pregestational diabetes. METHODS: In this retrospective cohort study, women with pregestational diabetes were mailed a questionnaire about breastfeeding and current height and weight of mothers and infants. Predictors of obesity (weight for age >85 percentile) were assessed among offspring of index pregnancies, using univariate and multivariable logistic regression. RESULTS: Of 125 women, 81 (65%) had type 1 diabetes and 44 (35%) had type 2 diabetes. The mean age of offspring was 4.5 years. On univariate analysis, significant predictors of obesity in offspring were type 2 diabetes (odds ratio, OR 2.4, 95% confidence interval, CI 0.99-5.72); maternal body mass index (BMI)>25 (OR 4.4, 95% CI 1.4-19.4); and any breastfeeding (OR 0.22, 95% CI 0.07-0.72). After multivariable adjustment, breastfeeding (OR 0.20, 95% CI 0.06-0.69) and having an overweight/obese mother (OR 3.49, 95% CI 1.03-16.2) remained independently associated with childhood obesity. CONCLUSION: Breastfeeding significantly decreased the likelihood of obesity in offspring of mothers with pregestational diabetes, independent of maternal BMI and diabetes type. Women with diabetes should be encouraged to breastfeed, given the increased risk of obesity in their children.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».