The association between weight gain during pregnancy and intertwin delivery weight discordance using 2011–2015 birth registration data from the <scp>USA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of weight gain during pregnancy on intertwin delivery weight discordance. METHODS: In the present retrospective cohort study using twin delivery records, data were extracted from the 2011-2015 USA birth registration dataset created by the Centers for Disease Control and Prevention. The outcome variable was delivery weight discordance. The nonlinear association of weight gain during pregnancy with delivery weight discordance was examined using a generalized additive model, adjusting for potential confounders. RESULTS: A total of 255 627 twin pairs were included in this analysis. Weight gain during pregnancy showed an inverse, yet nonlinear, association with intertwin delivery weight discordance. Women with weight gain of approximately 25 kg exhibited the lowest level of discordance. When stratified by pre-pregnancy body mass index, the association of weight gain with discordance became insignificant among obese women. When categorizing weight gain according to recommendations from the Institute of Medicine, inadequate weight gain was associated with increased risk of discordance among women of any pre-pregnancy body mass index. CONCLUSION: Twin pregnancies with maternal weight gain of approximately 25 kg demonstrated the lowest risk of developing intertwin delivery weight discordance, while inadequate weight gain was a risk factor for delivery weight discordance in all pre-pregnancy body mass index categories.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».