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Enregistrement W2885832469 · doi:10.1186/s40798-018-0148-x

Exercise in Pregnancy and Children’s Cardiometabolic Risk Factors: a Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2885832469 sur OpenAlexafffund
Laetitia Guillemette, Jacqueline Hay, D. Scott Kehler, Naomi C. Hamm, Christopher Oldfield, Jonathan McGavock, Todd A. Duhamel

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Diabetes AssociationUniversity of ManitobaLawson FoundationResearch ManitobaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineMeta-analysisRandomized controlled trialObservational studyDyslipidemiaOffspringPregnancyConfidence intervalPhysical therapyCohort studyBirth weightRelative riskPediatricsInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal metabolic health during the prenatal period is an established determinant of cardiometabolic disease risk. Many studies have focused on poor offspring outcomes after exposure to poor maternal health, while few have systematically appraised the evidence surrounding the role of maternal exercise in decreasing this risk. The aim of this study is to characterize and quantify the specific impact of prenatal exercise on children’s cardiometabolic health markers, at birth and in childhood. A systematic review of Scopus, MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, CINAHL, and SPORTDiscus up to December 2017 was conducted. Randomized controlled trials (RCTs) and prospective cohort studies of prenatal aerobic exercise and/or resistance training reporting eligible offspring outcomes were included. Four reviewers independently identified eligible citations and extracted study-level data. The primary outcome was birth weight; secondary outcomes, specified a priori, included large-for-gestational age status, fat and lean mass, dyslipidemia, dysglycemia, and blood pressure. We included 73 of the 9804 citations initially identified. Data from RCTs was pooled using random effects models. Statistical heterogeneity was quantified using the I2 test. Analyses were done between June and December 2017 and the search was updated in December 2017. Fifteen observational studies (n = 290,951 children) and 39 RCTs (n = 6875 children) were included. Observational studies were highly heterogeneous and had discrepant conclusions, but globally showed no clinically relevant effect of exercise on offspring outcomes. Meta-analyzed RCTs indicated that prenatal exercise did not significantly impact birth weight (mean difference [MD] − 22.1 g, 95% confidence interval [CI] − 51.5 to 7.3 g, n = 6766) or large-for-gestational age status (risk ratio 0.85, 95% CI 0.51 to 1.44, n = 937) compared to no exercise. Sub-group analyses showed that prenatal exercise reduced birth weight according to timing (starting after 20 weeks of gestation, MD − 84.3 g, 95% CI − 142.2, − 26.4 g, n = 1124), type of exercise (aerobic only, MD − 58.7 g, 95% CI − 109.7, − 7.8 g; n = 2058), pre-pregnancy activity status (previously inactive, MD − 34.8 g, 95% CI − 69.0, − 0.5 g; n = 2829), and exercise intensity (light to moderate intensity only, MD − 45.5 g, 95% CI − 82.4, − 8.6 g; n = 2651). Fat mass percentage at birth was not altered by prenatal exercise (0.19%, 95% CI − 0.27, 0.65%; n = 130); however, only two studies reported this outcome. Other outcomes were too scarcely reported to be meta-analyzed. Prenatal exercise does not causally impact birth weight, fat mass, or large-for-gestational-age status in a clinically relevant way. Longer follow up of offspring exposed to prenatal exercise is needed along with measures of relevant metabolic variables (e.g., fat and lean mass). Protocol registration number: CRD42015029163 .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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