Somatic development at birth as influenced by maternal characteristics – an analysis of the German Perinatal Survey
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effects of maternal age, body weight, body height, weight gain during pregnancy, smoking during pregnancy, previous live births and being a single mother on somatic development at birth. We analysed data from the German Perinatal Survey for the years 1998-2000 from eight German federal states. We had available data on 508,926 singleton pregnancies and neonates in total; for 508,893 of which we could classify the neonates as small, appropriate or large for gestational age (SGA, AGA or LGA) based on the 10th and 90th birth weight percentiles. Multivariable regression analyses found statistically significant effects of a clinically relevant magnitude for smoking during pregnancy [odds ratio (OR) 2.9 for SGA births for women smoking >10 cigarettes per day], maternal height (OR 1.4 for SGA births for women <162 cm; OR 1.4 for LGA births for women >172 cm), maternal weight (OR 1.5 for SGA births for women <59 kg; OR 1.9 for LGA births for women >69 kg), weight gain during pregnancy (OR 1.9 for SGA births for women with a weight gain <8 kg; OR 2.0 for LGA births for women with a weight gain >18 kg) and previous live births (OR 2.1 for LGA births for women with one or more previous live births). Maternal age and being a single mother also had significant effects but their magnitude was small. Our analysis confirms the clinically relevant effects of smoking, maternal anthropometric measures and weight gain during pregnancy on neonatal somatic development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».