Effectiveness of exercise interventions in the prevention of excessive gestational weight gain and postpartum weight retention: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Gestational weight gain (GWG) has been identified as a critical modifier of maternal and fetal health. This systematic review and meta-analysis aimed to examine the relationship between prenatal exercise, GWG and postpartum weight retention (PPWR). Design Systematic review with random effects meta-analysis and meta-regression. Online databases were searched up to 6 January 2017. Study eligibility criteria Studies of all designs in English, Spanish or French were eligible (except case studies and reviews) if they contained information on the population (pregnant women without contraindication to exercise), intervention (frequency, intensity, duration, volume or type of exercise, alone [“exercise-only”] or in combination with other intervention components [eg, dietary; “exercise + co-intervention”]), comparator (no exercise or different frequency, intensity, duration, volume or type of exercise) and outcomes (GWG, excessive GWG (EGWG), inadequate GWG (IGWG) or PPWR). Results Eighty-four unique studies (n=21 530) were included. ‘Low’ to ‘moderate’ quality evidence from randomised controlled trials (RCTs) showed that exercise-only interventions decreased total GWG (n=5819; −0.9 kg, 95% CI −1.23 to –0.57 kg, I 2 =52%) and PPWR (n=420; −0.92 kg, 95% CI −1.84 to 0.00 kg, I 2 =0%) and reduced the odds of EGWG (n=3519; OR 0.68, 95% CI 0.57 to 0.80, I 2 =12%) compared with no exercise. ‘High’ quality evidence indicated higher odds of IGWG with prenatal exercise-only (n=1628; OR 1.32, 95% CI 1.04 to 1.67, I 2 =0%) compared with no exercise. Conclusions Prenatal exercise reduced the odds of EGWG and PPWR but increased the risk of IGWG. However, the latter result should be interpreted with caution because it was based on a limited number of studies (five RCTs).
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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».