Risk of Adverse Pregnancy Outcomes by Prepregnancy Body Mass Index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the absolute risks of adverse maternal and perinatal outcomes based on small differences in prepregnancy body mass (eg, 10% of body mass or 10-20 pounds). METHODS: This population-based cohort study (N=226,958) was drawn from all singleton pregnancies in British Columbia (Canada) from 2004 to 2012. The relationships between prepregnancy body mass index (BMI) (as a continuous, nonlinear variable) and adverse pregnancy outcomes were examined using logistic regression models. Analyses were adjusted for maternal age, height, parity, and smoking in pregnancy. Adjusted absolute risks of each outcome are reported according to incremental differences in prepregnancy BMI and weight in pounds. RESULTS: A 10% difference in prepregnancy BMI was associated with at least a 10% lower risk of preeclampsia, gestational diabetes, indicated preterm delivery, macrosomia, and stillbirth. In contrast, larger differences in prepregnancy BMI (20-30% differences in BMI) were necessary to meaningfully reduce risks of cesarean delivery, shoulder dystocia, neonatal intensive care unit stay 48 hours or longer, and in-hospital newborn mortality. Prepregnancy BMI was not associated with risk of postpartum hemorrhage requiring intervention, severe maternal morbidity or maternal mortality, or spontaneous preterm delivery before 32 weeks of gestation. CONCLUSION: These results can inform prepregnancy weight loss counseling by defining achievable weight loss goals for patients that may reduce their risk of poor perinatal outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».