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Enregistrement W2992034589 · doi:10.1089/jwh.2019.7894

Postpartum Breastfeeding and Cardiovascular Risk Assessment in Women Following Pregnancy Complications

2019· article· en· W2992034589 sur OpenAlexaff
Julie Yu, Jessica Pudwell, Natalie Dayan, Graeme N. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Women s Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreastfeedingOdds ratioGestational diabetesObstetricsPregnancyInterquartile rangeBody mass indexConfidence intervalDiabetes mellitusInternal medicinePediatricsEndocrinologyGestation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Breastfeeding is associated with lower cardiovascular (CV) risk over the long-term, however, less is known about its immediate effects among women with a recent complicated pregnancy. The objective of this study is to investigate the short-term effects of breastfeeding on markers of cardiovascular disease risk among women ∼6 months after a pregnancy complicated by a hypertensive disorder, gestational diabetes, intrauterine growth restriction, abruption, or preterm birth. Materials and Methods: Our cross-sectional analysis includes 622 women seen at 6 months postpartum (interquartile range: 5.7–6.7) between November 2011 and December 2017 at a tertiary care center. Self-reported breastfeeding status and measured CV risk factors were assessed at the same visit. CV risk factors were compared between women who did not breastfeed (n = 100, 16%), those who breastfed for less than 6 months (n = 315, 51%), and those who breastfed for 6 months or more (n = 207, 33%) using multivariate logistic and linear regression. Results: Increased breastfeeding duration significantly decreased the likelihood of metabolic syndrome (adjusted odds ratio [95% confidence interval; CI]: 0.89 [0.79–0.99]), abnormal fasting glucose (0.79 [0.64–0.96]), and ratio of total cholesterol to high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) (0.86 [0.78–0.95]). Furthermore, body mass index (estimated beta coefficients [95% CI] −0.10 [−0.18 to −0.02]), fasting glucose (−0.05 [−0.08 to −0.02]), triglycerides (−0.07 [−0.10 to −0.04]), and ratio of total cholesterol to HDL-C (−0.06 [−0.10 to −0.03]) also decreased with increased breastfeeding duration, while HDL-C increased (0.02 [−0.01 to −0.04]). Conclusions: Our findings suggest that breastfeeding is associated with decreased indicators of CV risk in a cohort of women with recent pregnancy complication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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