Impact of maternal education on response to lifestyle interventions to reduce gestational weight gain: individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify if maternal educational attainment is a prognostic factor for gestational weight gain (GWG), and to determine the differential effects of lifestyle interventions (diet based, physical activity based or mixed approach) on GWG, stratified by educational attainment. DESIGN: Individual participant data meta-analysis using the previously established International Weight Management in Pregnancy (i-WIP) Collaborative Group database (https://iwipgroup.wixsite.com/collaboration). Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis of Individual Participant Data Statement guidelines were followed. DATA SOURCES: Major electronic databases, from inception to February 2017. ELIGIBILITY CRITERIA: Randomised controlled trials on diet and physical activity-based interventions in pregnancy. Maternal educational attainment was required for inclusion and was categorised as higher education (≥tertiary) or lower education (≤secondary). RISK OF BIAS: Cochrane risk of bias tool was used. DATA SYNTHESIS: Principle measures of effect were OR and regression coefficient. RESULTS: Of the 36 randomised controlled trials in the i-WIP database, 21 trials and 5183 pregnant women were included. Women with lower educational attainment had an increased risk of excessive (OR 1.182; 95% CI 1.008 to 1.385, p =0.039) and inadequate weight gain (OR 1.284; 95% CI 1.045 to 1.577, p =0.017). Among women with lower education, diet basedinterventions reduced risk of excessive weight gain (OR 0.515; 95% CI 0.339 to 0.785, p = 0.002) and inadequate weight gain (OR 0.504; 95% CI 0.288 to 0.884, p=0.017), and reduced kg/week gain (B -0.055; 95% CI -0.098 to -0.012, p=0.012). Mixed interventions reduced risk of excessive weight gain for women with lower education (OR 0.735; 95% CI 0.561 to 0.963, p=0.026). Among women with high education, diet based interventions reduced risk of excessive weight gain (OR 0.609; 95% CI 0.437 to 0.849, p=0.003), and mixed interventions reduced kg/week gain (B -0.053; 95% CI -0.069 to -0.037,p<0.001). Physical activity based interventions did not impact GWG when stratified by education. CONCLUSIONS: Pregnant women with lower education are at an increased risk of excessive and inadequate GWG. Diet based interventions seem the most appropriate choice for these women, and additional support through mixed interventions may also be beneficial.
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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 | 0,026 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».