Child academic achievement in association with pre-pregnancy obesity and gestational weight gain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent data suggest that children of mothers who are obese before pregnancy, or who gain too much weight during pregnancy, may be at an increased risk of cognitive impairments. METHODS: Mother-infant dyads enrolled in a birth cohort study in Pittsburgh, Pennsylvania (1983-1986), were followed from early pregnancy to 14 years postpartum (n=574). Math, reading and spelling achievements were assessed at ages 6 and 10 years using the Wide Range Achievement Test-Revised, and at age 14 years using the Wechsler Individual Achievement Test Screener. Self-reported total GWG was converted to gestational age-standardised z-scores. Generalised estimating equations were used to estimate the effects of GWG and pre-pregnancy body mass index (BMI) on academic achievement at 6, 10 and 14 years, while adjusting for maternal race, child sex, parity, employment, family income, maternal intelligence, maternal depression, pre-pregnancy BMI (in GWG models only) and the home environment. RESULTS: The mean (SD) BMI was 23.4 (5.7) kg/m(2) and the mean (SD) GWG reported at delivery was 14.4 (5.9) kg. There was a significant non-linear association between pre-pregnancy BMI and an offspring's academic achievement. At 6, 10 and 14 years, an offspring's academic scores were inversely associated with pre-pregnancy BMI beyond 22 kg/m(2). High GWG (>1 SD) was associated with approximately 4-point lower reading (adjusted β (adjβ) -3.75, 95% CI -7.1 to -0.4) and spelling scores (adjβ -3.90, 95% CI -7.8 to -0.2), compared with GWG -1 to +1 SD. CONCLUSIONS: Future studies in larger and socioeconomically diverse populations are needed to confirm maternal weight and weight gain as causal determinants of a child's academic skills, and whether this effect persists into adulthood.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».