Are Suboptimal <i>in utero</i> Conditions Associated with Obesity and Cardiometabolic Risk Factors in Caucasian children?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To explore the association between in utero exposure to suboptimal gestational factors (SGFS; gestational diabetes mellitus, hypertensive disorders during pregnancy, maternal smoking during pregnancy), childhood obesity, and cardiometabolic risk factors. Methods Data were obtained from the “QUebec Adiposity and Lifestyle InvesTigation in Youth” longitudinal study (QUALITY) composed of 630 Caucasian children recruited at age 8–10 (first visit V1; n=619) and followed-up 2 years later (second visit V2; n=557). Multivariate logistic regression models were used. Results In the cohort, maternal smoking during pregnancy was associated with higher odds of obesity (OR1=2.00, 95% CI 1.25-3.20, OR2=2.29, 95% CI 1.26-4.16) at both visit and with higher odds of high waist circumference (OR1=1.96, 95% CI 1.24-3.1) at V1. Hypertensive disorders during pregnancy were associated with higher odds of obesity (OR1=2.37, 95% CI 1.17-4.80) at visit 1. Joint exposure to SGFS was associated with higher odds of: high waist circumference (OR1=1.42, 95% CI 1.06-1.91) at V1, obesity (OR2= 1.63, 95% CI 1.153-2.32) at V2 and low levels of HDL cholesterol (OR2=1.45, 95% CI 1.04-2.03) at V2. Analysis stratification by sex revealed that boys were more adversely affected by exposure to combined SGFS while girls were more affected by exposure to maternal smoking during pregnancy. Conclusion In utero exposure to an independent or combined SGFS is associated with adverse adipose and cardiometabolic profiles in children, with sex specificities.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».