Small-for-gestational age and its association with maternal blood glucose, body mass index and stature: a perinatal cohort study among Chinese women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether maternal low blood glucose (BG), low body mass index (BMI) and small stature have a joint effect on the risk of delivery of a small-for-gestational age (SGA) infant. DESIGN: Women from a perinatal cohort were followed up from receiving perinatal healthcare to giving birth. SETTING: Beichen District, Tianjin, China between June 2011 and October 2012. PARTICIPANTS: 1572 women aged 19-39 years with valid values of stature, BMI and BG level at gestational diabetes mellitus screening (gestational weeks 24-28), glucose challenge test <7.8 mmol/L and singleton birth (≥37 weeks' gestation). MAIN OUTCOME MEASURES: SGA was defined as birth weight <10th centile for gender separated gestational age of Tianjin singletons. RESULTS: 164 neonates (10.4%) were identified as SGA. From multiple logistic regression models, the ORs (95% CI) of delivery of SGA were 0.84 (0.72 to 0.98), 0.61 (0.49 to 0.74) and 0.64 (0.54 to 0.76) for every 1 SD increase in maternal BG, BMI and stature, respectively. When dichotomises, maternal BG (<6.0 vs ≥6.0 mmol/L), BMI (<24 vs ≥24 kg/m(2)) and stature (<160.0 vs ≥160.0 cm), those with BG, BMI and stature all in the lower categories had ∼8 times higher odds of delivering an SGA neonate (OR (95% CI) 8.01 (3.78 to 16.96)) relative to the reference that had BG, BMI and stature all in the high categories. The odds for an SGA delivery among women who had any 2 variables in the lower categories were ∼2-4 times higher. CONCLUSIONS: Low maternal BG is associated with an increased risk of having an SGA infant. The risk of SGA is significantly increased when the mother is also short and has a low BMI. This may be a useful clinical tool to identify women at higher risk for having an SGA infant at delivery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».