Pre-pregnancy body mass index (BMI) and macrosomia in a Canadian birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare demographic characteristics and maternal, fetal, neonatal, and pregnancy outcomes of term macrosomic infants of obese and non-obese mothers. METHODS: A sample of 1996 singleton, term deliveries was drawn from the All Our Babies Cohort, a prospective, community-based pregnancy cohort. Maternal self-reported socio-demographic and anthropometric information was linked to the clinical data on pregnancy and birth events abstracted from electronic health records. Demographic, obstetrical characteristics and maternal, fetal, neonatal, and pregnancy outcomes of macrosomic infants in obese, overweight, and normal weight women were compared. Multinomial regression analysis assessed the risk factors of macrosomia in primiparous and multiparous women stratified by maternal pre-pregnancy BMI, controlling for confounding variables. RESULTS: Macrosomia affected 10% of pregnancies in the study. Mothers whose infants were macrosomic were more likely to be Caucasian, obese, have had previous deliveries, undergo induction of labour and delivery by emergency C-section, particularly for labour abnormalities. Macrosomic infants were more likely to be delivered postdates, have meconium stained liquor and require resuscitation at birth. There were no significant differences in birth and neonatal outcomes of macrosomic pregnancies between obese, overweight and normal weight women. Pre-pregnancy BMI and gestational age at delivery were risk factors for macrosomia in all women. Ethnicity and history of delivery of a macrosomic infant were additional independent risk factors in multiparas. CONCLUSIONS: Obesity in pregnancy increases the risk of delivery of a macrosomic infant in both primiparous and multiparous women. The maternal, fetal and neonatal outcomes of macrosomic pregnancies are similar in obese and normal weight women.
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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 | 0,001 | 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 ».