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Enregistrement W2491513698 · doi:10.1249/01.mss.0000486935.51810.f8

Maternal Physical Activity During Pregnancy

2016· article· en· W2491513698 sur OpenAlexaffabout
Michèle Bisson, Étienne Pronovost, Odette St-Onge, Julie Robitaille, Isabelle Marc

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsGestationBirth weightGestational ageBody mass indexWeight gainBody weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Maternal physical activity during pregnancy influences infant’s birth weight and body composition, but its association with bone health has been poorly evaluated. This study aims at documenting in a longitudinal study the effect of objectively measured physical activity during pregnancy on infant’s bone mineral content (BMC) and density (BMD). METHODS: 7-day accelerometry recordings (Actigraph GT3X+) were performed in low-risk pregnant women at 17 and 36 weeks of gestation. BMC and BMD were evaluated by DXA in mothers and infants within 2 weeks after birth. Sociodemographics, maternal lifestyle habits, pre-pregnancy physical activity, medical history and pregnancy outcomes were collected through interview and charts’ review. Mean counts per minute (CPM) and daily time spent at moderate and vigorous physical activity (MVPA) were calculated for each period from accelerometry data. The association between physical activity data and infant’s BMC and BMD was evaluated through multiple regression models, adjusting for infant sex and length, parity, maternal pre-pregnancy BMI, gestational weight gain, multivitamin use, gestational age at delivery, infant’s age at DXA, maternal BMD and pre-pregnancy physical activity. RESULTS: : For this preliminary analysis, DXA assessment and accelerometry data for at least one visit were available for 108 pregnant women (age=29.7 ± 3.7 y; pre-pregnancy BMI=23.6 ± 4.7 kg/m2; 59.3% nulliparous) and their baby (birth weight=3451 ± 424 g; gestational age=39.7 ± 1.2 weeks; 45.4% boys). Daily time spent at MVPA at 17 weeks was negatively associated with infant’s BMC and BMD (β= -0.45 g and -0.0009 g/cm3 per 10 min of MVPA, p=0.033 and 0.026), after adjustment for confounders. Similarly, mean CPM at 17 weeks was significantly associated with infant’s BMC and BMD (β= -1.92 g and -0.004 g/cm3 per 100 CPM, p=0.010 and p=0.004). Mean CPM at 36 weeks was also associated with child’s BMC (β= -0.004 g/cm3 per 100 CPM, p=0.024). CONCLUSIONS: Higher levels of maternal physical activity measured by accelerometry during pregnancy were associated with a decrease in infant’s BMC and BMD. The impact of maternal nutrition on this association remains to be investigated. Supported by the Fondation des Étoiles, Canadian Institutes of Health Research and Fonds de Recherche du Québec-Santé.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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