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Enregistrement W2889077785 · doi:10.1136/bmjopen-2017-020410

Prevalence of low birth weight and its association with maternal body weight status in selected countries in Africa: a cross-sectional study

2018· article· en· W2889077785 sur OpenAlexaff
Zhifei He, Ghose Bishwajit, Sanni Yaya, Zhaohui Cheng, Dongsheng Zou, Yan Zhou

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésUnderweightMedicineLow birth weightChildbirthDemographyBirth weightBody mass indexCross-sectional studyPregnancyDeveloping countryEnvironmental healthObstetricsOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The present study aimed to estimate the prevalence of low birth weight (LBW), and to investigate the association between maternal body weight measured in terms of body mass index (BMI) and birth weight in selected countries in Africa. SETTING: Urban and rural household in Burkina Faso, Ghana, Malawi, Senegal and Uganda. PARTICIPANTS: Mothers (n=11 418) aged between 15 and 49 years with a history of childbirth in the last 5 years. RESULTS: The prevalence of LBW in Burkina Faso, Ghana, Malawi, Senegal and Uganda was, respectively, 13.4%, 10.2%, 12.1%, 15.7% and 10%. Compared with women who are of normal weight, underweight mothers had a higher likelihood of giving birth to LBW babies in all countries except Ghana. However, the association between maternal BMI and birth weight was found to be statistically significant for Senegal only (OR=1.961 (95% CI 1.259 to 3.055)). CONCLUSION: Underweight mothers in Senegal share a greater risk of having LBW babies compared with their normal-weight counterparts. Programmes targeting to address infant mortality should focus on promoting nutritional status among women of childbearing age. Longitudinal studies are required to better elucidate the causal nature of the relationship between maternal underweight and LBW.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations113
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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