Adverse Birth Outcomes Associated with Types of Eating Disorders: A Review
Notice bibliographique
Résumé
At least 5% of women have an eating disorder (ED) during pregnancy. These EDs affect prepregnancy body mass index (BMI) and weight gain during pregnancy, factors associated with birth complications and adverse neonatal outcomes. This review contributes to the literature by examining several adverse birth outcomes associated with EDs and differentiates between past and present EDs. Of the 18 articles reviewed, EDs were associated with preterm birth in 5/14 (36%) and small-for-gestational-age in 5/8 (63%) studies. Anorexia Nervosa increases the odds of a low birth weight baby, particularly when women enter pregnancy with a low BMI. Binge Eating Disorder is positively associated with having a large-for-gestational-age infant, and Bulimia Nervosa is associated with miscarriage when symptomatic during pregnancy. Having a current ED increases the risk for adverse birth outcomes more than a past ED. Since the aetiology of adverse birth outcomes is multi-factorial, drawing conclusions about causal relationships between EDs and birth outcomes is problematic given the small number of studies reporting these outcomes. Resources should target preconception interventions that put EDs into remission and help women achieve a healthier BMI prior to pregnancy, as these have been consistently shown to improve birth outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».