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Enregistrement W2942120377 · doi:10.9778/cmajo.20180116

Weight gain during pregnancy: Does the antenatal care provider make a difference? A retrospective cohort study

2019· article· en· W2942120377 sur OpenAlexaffvenueabout
Beth Murray‐Davis, Howard Berger, Nir Melamed, Haroon Hasan, Karizma Mawjee, Maisah Syed, Joel G. Ray, Michael Geary, Jon Barrett, Sarah D. McDonald

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityBerger (Canada)University Health NetworkUniversity of TorontoChildren's Hospital of Eastern OntarioSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstetricsObstetrics and gynaecologyPregnancyRetrospective cohort studyGestational ageWeight gainPopulationCohort studyCohortGestationBirth weightPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The primary aim of this study was to examine weight gain during pregnancy and associated adverse outcomes across different types of antenatal health care providers. Our research question examined whether type of antenatal health care provider (family physician, obstetrician, midwife, or family physician plus obstetrician) was associated with differing rates of excess or inadequate weight gain and associated adverse outcomes including being large for gestational age, being small for gestational age, cesarean delivery and preterm birth. METHODS: This retrospective cohort study used data from the Better Outcomes Registry & Network Information System, 2014-2016, for singleton hospital births at 20-42 weeks' gestation in Ontario. We calculated descriptive statistics to summarize patient characteristics and outcomes by antenatal health care provider. We calculated crude and adjusted relative risks with 95% confidence intervals (CIs) for the exposure (weight gain during pregnancy) relative to each secondary outcome by health care provider. We calculated population attributable fractions with 95% CIs to assess the proportion of secondary outcomes that could be prevented if inadequate or excess weight gain (according to the 2009 Institute of Medicine guidelines) were removed by health care provider. RESULTS: The final cohort consisted of 231 697 pregnancies, of which 26 043 (11.2%), 136 994 (59.1%), 32 262 (13.9%) and 36 298 (15.7%) were managed by a family physician, obstetrician, midwife, and family physician plus obstetrician, respectively. Rates of weight gain below, within or above recommended levels were 31 742 (13.7%), 71 826 (31.0%) and 128 128 (55.3%), respectively, and did not differ across health care provider groups. No difference was observed in rates of secondary outcomes according to weight gain across health care providers. Excess weight gain was associated with a significant risk of being large for gestational age and cesarean delivery, and inadequate weight gain was associated with an increased risk of being small for gestational age and preterm birth. The population attributable fractions indicated a pronounced contribution of excess weight gain to being large for gestational age across all health care provider groups. INTERPRETATION: Weight gain during pregnancy and rates of associated secondary outcomes did not differ according to antenatal health care provider. This suggests a need for further research exploring counselling techniques and strategies for all types of antenatal health care providers to use in order to promote optimal weight gain during pregnancy.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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