Foetal nutritional status and cardiovascular risk profile among children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the impact of foetal nutritional status on cardiovascular risk among children with the Foetal Nutritional Status Index (FNSI), calculated by dividing the child's birth weight (BW, kg) by the mother's height (m2). DESIGN: Cross-sectional survey analysis. SETTING: A sample of children from the US Third National Health and Nutrition Examination Survey. SUBJECTS: A total of 3109 children who were 5-11 years of age and had data on BW and mother's height. Non-fasting blood samples were included. RESULTS: Overall, the FNSI was positively associated with BW and negatively associated with mother's height (P<0.0001). Within sex-specific quintiles of FNSI (third quintile as reference) adjusted for potential confounding variables, cardiovascular risk factors tended to be 'higher' in the lower quintiles for males while the opposite was true for females. Multivariate logistic regression analyses indicated that the odds for males in quintile 1 was 2.4 for having a low level of high-density lipoprotein cholesterol (P<0.01) and 2.1 for having a cluster of cardiovascular risk factors (P=0.01); for females, the odds of having a cluster of cardiovascular risk factors was approximately two times higher for those in the first and fifth quintiles, who also had a significantly higher prevalence of central obesity. CONCLUSIONS: The FNSI may be a potential proxy indicator of foetal nutritional status and it may be used to test specific hypotheses of whether foetal nutrition restriction or overnutrition programmes future cardiovascular risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».