Does Fetal Growth Restriction Cause Later Obesity? Pitfalls in Analyzing Causal Mediators as Confounders
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies finding that small-for-gestational-age (SGA) birth is associated with increased adiposity in childhood and adulthood have been based on analyses "adjusting" for height, weight, or body mass index (BMI; weight (kg)/height (m)2) measured concurrently with the adiposity measurement. To assess the potential for bias due to overadjustment for a causal mediator, we compared 2 approaches to analyzing the association between SGA birth and adiposity outcomes (skinfold thicknesses and bioelectrical impedance measurement of body fat) at age 11.5 years using the same data set in a cohort of Belarusian children followed from birth in 1996-1997 to age 11.5 years in 2008-2010. We 1) studied the association of SGA birth with adiposity, adjusting for baseline covariates only, and 2) made additional regression adjustment for concurrent height, weight, or BMI. The first approach yielded negative associations between SGA birth and all adiposity outcomes. Additional adjustment for concurrent weight or BMI reversed (i.e., to positive) the SGA-adiposity association. To explore the latter anthropometric measures as causal mediators, we also used marginal structural models to estimate the controlled direct effect of SGA birth. That effect was similar to the effect seen with the first approach when modeled on height, was null when modeled on BMI, but was confounded by differences in lean mass versus fat mass when modeled on weight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».