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Enregistrement W2966670775 · doi:10.1136/bmjopen-2018-026908

Association of pre-pregnancy BMI and gestational weight gain with fat mass distribution and accretion during pregnancy and early postpartum: a prospective study of Albertan women

2019· article· en· W2966670775 sur OpenAlexafffundabout
Fatheema B. Subhan, L. A. Shul'man, Yan Yuan, Linda J. McCargar, Linglong Kong, Rhonda C. Bell

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésMedicinePregnancyBody mass indexWeight gainObstetricsProspective cohort studyPostpartum periodGestationGynecologyCohort studyObesityInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the patterns of fat mass gain in pregnancy and fat loss in the early postpartum period relative to women's pre-pregnancy body mass index (BMI) and by adherence to Institute of Medicine's gestational weight gain (GWG) recommendations. DESIGN: Prospective cohort study with three to four study visits. SETTING: This study is a part of the prospective longitudinal birth cohort, 'The Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition Study' (APrON) that recruited pregnant women from the cities of Edmonton and Calgary in Alberta. PARTICIPANTS: 1820 pregnant women were recruited and followed through their pregnancy and at 3 months postpartum. OUTCOME MEASURES: Body weight and skinfold thicknesses were measured during pregnancy and early postpartum in women. Body density was calculated from sum of skinfold thickness (biceps, triceps, subscapula and suprailiac), and total fat mass accretion during pregnancy was calculated using Van Raaij's equations and at postpartum using Siri's equation. Differences in total fat mass gain, fat mass loss and fat retention according to pre-pregnancy BMI categories and GWG categories were tested using two-way analysis of variance and post hoc comparisons. RESULTS: Most women (64%) had a normal pre-pregnancy BMI, and overall 49% women exceeded the GWG recommendations. Obese women gained significantly less total fat mass, had lower fat mass loss and had lower postpartum fat retention than normal-weight women (p<0.05). Women with excessive GWG gained higher total fat mass and had higher postpartum fat mass retention (p<0.03) than women who met the GWG recommendations. Total GWG was positively correlated with total fat gain (r=0.61, p<0.01) and total fat retention (r=0.31, p<0.05). CONCLUSION: Excessive GWG is the significant risk factor for higher fat mass accretion during pregnancy and higher postpartum fat retention, irrespective of pre-pregnancy BMI.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,312

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 ouverte0,0000,000
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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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