Influence of maternal physical activity on infant's body composition
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Physical activity (PA) during pregnancy might contribute to reduce neonatal adiposity, a predictor of metabolic disturbances. Objective The objective of the study was to evaluate the association between maternal PA intensity and neonatal body composition. Methods Maternal PA measured by accelerometry and nutrition were documented during pregnancy, as well as neonatal body composition by dual‐energy X‐ray absorptiometry following delivery. Associations between PA at 17 and 36 weeks (time spent in moderate PA (MPA), vigorous PA (VPA) status and their interaction) and neonatal body composition were addressed by multivariate regression analyses. Results From 104 women, 50 (48%) and 16 (18%) performed VPA at 17 and 36 weeks of pregnancy. Performing VPA at either time was associated with a decreased birthweight (BW), while only VPA at 17 weeks decreased neonatal adiposity (fat percentage: −2.3 ± 0.8%, p = 0.003). MPA at 36 weeks was associated with an increased lean mass (2.0 ± 0.8 g per min day −1 , p = 0.012). Significant interactions were found for BW and bone mineral content (BMC). MPA at 17 weeks tended to increase BW, but not BMC, in the no VPA strata. By contrast, high levels of MPA (≥112 min d −1 ) combined with VPA at 17 weeks reduced neonatal BMC and BW compared with no VPA (BMC: −5.4 ± 2.0 g, p = 0.008, BW: −302.8 ± 83.7 g, p = 0.0003). Differences were not significant with low MPA levels. Conclusions Exercise intensity modulates neonatal body composition. The long‐term significance of a reduced BW, adiposity and BMC with VPA requires further study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».