Body Mass Index and Adverse Neonatal Outcomes in Women Undergoing Elective Cesarean: A Nationwide Cohort Study [25O]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To examine the association between pre-pregnancy body mass index (BMI) and neonatal outcomes among women who underwent elective cesarean section (CS). METHODS: We conducted a retrospective cohort study using data from the Center for Disease Control and Prevention (CDC) for all reported births by elective CS in 2011-2013. Women's pre-pregnancy BMI was categorized as underweight (“less than”18.5), normal (18.5-24.5), overweight (25-29.9), obese (30-39.9) and morbidly obese (“equal or above”40). Odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (CIs) adjusted for baseline characteristics were calculated to estimate the neonatal risks in relation to pre-pregnancy BMI, using normal BMI as our reference. RESULTS: Our cohort was composed of 737,548 women with available BMI data, of whom 2.8% were underweight, 38.8% had normal BMI, 26.3% were considered overweight, 25.0% obese, and 7.2% morbidly obese. Infant mortality rates were of 4.2/1000 births for normal weight women, and 5.5/1000 births among the morbidly obese group (OR 1.43; 95% CI 1.25-1.64). A dose-dependent relationship between maternal pre-pregnancy BMI and assisted ventilation was seen. Furthermore, infants born to morbidly obese women were at significantly increased risk for assisted ventilation over 6 hours (OR 1.24; 95% CI 1.15-1.35) and admission to intensive care units (OR 1.17; 95% CI 1.13-1.21). Risk for adverse outcomes is higher with elective CS at earlier gestational age, and this effect is intensified with abnormally elevated maternal BMI. CONCLUSION: Increasing maternal pre-pregnancy BMI in women undergoing elective CS was found to be associated with progressively higher risks of adverse neonatal outcomes and mortality.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».