Maternal obesity and gestational weight gain are risk factors for infant death
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Assessment of the joint and independent relationships of gestational weight gain and prepregnancy body mass index (BMI) on risk of infant mortality was performed. METHODS: This study used Pennsylvania linked birth-infant death records (2003-2011) from infants without anomalies born to mothers with prepregnancy BMI categorized as underweight (n = 58,973), normal weight (n = 610,118), overweight (n = 296,630), grade 1 obesity (n = 147,608), grade 2 obesity (n = 71,740), and grade 3 obesity (n = 47,277). Multivariable logistic regression models stratified by BMI category were used to estimate dose-response associations between z scores of gestational weight gain and infant death after confounder adjustment. RESULTS: Infant mortality risk was lowest among normal-weight women and increased with rising BMI category. For all BMI groups except for grade 3 obesity, there were U-shaped associations between gestational weight gain and risk of infant death. Weight loss and very low weight gain among women with grades 1 and 2 obesity were associated with high risks of infant mortality. However, even when gestational weight gain in women with obesity was optimized, the predicted risk of infant death remained higher than that of normal-weight women. CONCLUSIONS: Interventions aimed at substantially reducing preconception weight among women with obesity and avoiding very low or very high gestational weight gain may reduce risk of infant death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».