Gestational Weight Gain‐for‐Gestational Age <i>Z</i>‐Score Charts Applied across U.S. Populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gestational weight gain may be a modifiable contributor to infant health outcomes, but the effect of gestational duration on gestational weight gain has limited the identification of optimal weight gain ranges. Recently developed z-score and percentile charts can be used to classify gestational weight gain independent of gestational duration. However, racial/ethnic variation in gestational weight gain and the possibility that optimal weight gain differs among racial/ethnic groups could affect generalizability of the z-score charts. The objectives of this study were (1) to apply the weight gain z-score charts in two different U.S. populations as an assessment of generalisability and (2) to determine whether race/ethnicity modifies the weight gain range associated with minimal risk of preterm birth. METHODS: The study sample included over 4 million live, singleton births in California (2007-2012) and Pennsylvania (2003-2013). We implemented a noninferiority margin approach in stratified subgroups to determine weight gain ranges for which the adjusted predicted marginal risk of preterm birth (gestation <37 weeks) was within 1 or 2 percentage points of the lowest observed risk. RESULTS: There were minimal differences in the optimal ranges of gestational weight gain between California and Pennsylvania births, and among several racial/ethnic groups in California. The optimal ranges decreased as severity of prepregnancy obesity increased in all groups. CONCLUSIONS: The findings support the use of weight gain z-score charts for studying gestational age-dependent outcomes in diverse U.S. populations and do not support weight gain recommendations tailored to race/ethnicity.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».