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Enregistrement W2753449397 · doi:10.1038/s41598-017-11432-5

Impact of maternal obesity on the incidence of pregnancy complications in France and Canada

2017· article· en· W2753449397 sur OpenAlexafffundabout
F. Fuchs, Marie‐Victoire Sénat, Évelyne Rey, Jacques Balayla, Nils Chaillet, Jean Bouyer, François Audibert

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCentre de recherche du CHU Sainte-JustineCollège National des Gynécologues et Obstétriciens Français
Mots-clésIncidence (geometry)ObesityPregnancyObstetricsMedicineGynecologyBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of our study was to compare the impact of maternal obesity on the incidence of medical complications of pregnancy in France and Canada. We performed a prospective comparative cohort study using French data, retrieved from a prospective cohort of singleton deliveries, and Canadian data retrieved from QUARISMA, a cluster-randomized controlled trial conducted in Quebec, both between 2009 and 2011. Outcomes studied included, hypertensive disorders of pregnancy (HDP), venous thromboembolism, stillbirth, caesarean delivery and macrosomia. The impact of obesity across both cohorts was studied using univariate and multivariate logistic regression analyses, adjusting for relevant confounders. The French and Canadian databases included 26,973 and 22,046 deliveries respectively, with obesity rates of 9.1% and 16% respectively (p < 0.001). In both cohorts, obesity was significantly associated with an increased rate of HDP, cesarean delivery, and macrosomia. However, in both cohorts the relationship between increasing body mass index and the incidence of medical complication of pregnancy was the same, regardless the outcome studied. In conclusion, obesity is a risk factor for adverse maternal and fetal outcomes in both cohorts. Similar trends of increased risk were noted in both cohorts even though obesity is more prevalent in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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