Maternal Diet Quality and Infant Growth Trajectories During the First Year of Life (OR35-07-19)
Notice bibliographique
Résumé
To examine the association between maternal diet quality and infant weight for length growth trajectory during their first year of life. Participants were singleton infant-mother pairs (N = 77) enrolled in the Pregnancy and Postpartum Observational Dietary Study. Mothers completed socio-demographics and dietary (24-hour recalls) assessments at 3 months postpartum. The Alternate Healthy Eating Index (aHEI) was calculated to measure maternal diet quality. Infant weight for length measures from birth to 12 months were abstracted from pediatric records. World Health Organization guidelines were used to calculate infants’ weight for length percentiles. Group-based trajectory analysis was done to identify subgroups of infants with similar growth profiles and to evaluate the association between maternal aHEI and infant's growth trajectory. Models were adjusted for maternal age, race, education and excessive gestational weight gain (GWG). Mothers’ mean age was 28 years ± 5.2; 27% were Latina, and 55% had some college education or more; 60% had experienced excessive GWG; and their average aHEI was 26.7 ± 7.5. Three infant growth trajectories were identified: a low and stable growth group (43.2%), a rapid growth group (33.5%), and a moderate growth group (23.3%). Maternal aHEI was significantly associated with lower odds of having their infant in the rapid growth group (OR = 0.83; P = 0.012), with each unit increase in aHEI score being associated with 17% lower odds of infant's rapid growth. Trajectory models suggested three patterns of infant growth. Higher maternal diet quality was associated with lower odds of infant rapid growth. Future studies are needed to replicate these findings in larger cohorts and identify mediators of this association to prevent childhood obesity. CCTS (UL1TR001453), NCATS (UL1TR000161), NIMHD (1P60MD006912-02), CDC (U48-DP001933), NIGMS (R25GM113686-02), NHLBI (F30HL128012), and Canadian Institutes of Health Research (DFS-140394).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».