Gestational weight gain and the risk of infant mortality amongst women with normal prepregnancy BMI: the Friedmann-Balayla model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The study of the association between gestational weight gain (GWG) and infant mortality is riddled with methodological concerns, particularly with limitations in accounting for gestational age-specific weight gain. In our study, we developed a new model, which accounts for gestational age, to determine whether insufficient or excessive GWG is associated with an increased risk of infant death amongst women with normal prepregnancy BMI (18.5–24.9 kg/m2).Methods: We developed and implemented the Friedmann-Balayla model to mitigate gestational age-related biases in our assessment, and conducted a population-based cohort study using the CDC’s 2013 Period-Linked Birth-Infant Death data. The impact of GWG according to the 2009 IOM guidelines on the risk of infant mortality was estimated using logistic regression analysis, adjusting for relevant confounders.Results: Our cohort consisted of 1,517,525 singleton deliveries and 6138 infant deaths. Overall, relative to women achieving adequate GWG, neither women gaining insufficient nor excessive weight had greater odds of infant death during the first year of life (OR [95%CI]): 1.06 [0.97–1.17] (p = 0.174), and 0.98 [0.91–1.04] (p = 0.523), respectively. This relationship did not change when restricting our analysis to term or preterm deliveries or when conducting sensitivity analyses accounting for maternal morbidities (p > 0.05).Conclusion: Using this novel analytic approach, there does not appear to be an increased risk of infant mortality if GWG falls outside of the IOM guidelines in women with normal prepregnancy BMI. Future studies should apply this methodology to other BMI categories.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».