The influence of sleep quality on weight retention in the postpartum period
Notice bibliographique
Résumé
Poor sleep in the postpartum is often treated as an unavoidable consequence of childbirth. This study aims to compare objective and subjective measures of sleep, explore the relationship between sleep and postpartum weight retention (PPWR), and investigate factors that may contribute to sleep quality in the postpartum period. In this cross-sectional cohort, PPWR, sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)), and objective sleep and physical activity (accelerometry) were assessed in 109 women 0–52 weeks postpartum. Anthropometric and demographic data were collected. Gestational weight gain (GWG) was classified as inadequate, appropriate, or excessive according to Institute of Medicine guidelines. Average GWG (33.7 lbs) and PPWR (5.39 lbs) were not different between “good” (PSQI < 6) and “bad” (PSQI ≥ 6) sleepers. Following adjustment, mothers with excessive GWG who were “bad” sleepers had 5.26 higher odds of PPWR ≥ 10 lbs compared with all other combinations of GWG and PSQI. PSQI was not correlated with total sleep time (accelerometer-derived). Light activity and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) were associated with reduced odds of being a “bad” sleeper. The influence of GWG on PPWR was modified by postpartum sleep quality. Both light activity and meeting the MVPA guidelines in the postpartum were associated with higher sleep quality. Novelty Subjectively rated poor sleep may represent the number of awakenings and wake after sleep onset in postpartum women. Poor postpartum sleep quality increases excessive postpartum weight retention in women with excessive GWG. Women doing light-to-vigorous physical activity in the postpartum are less likely to experience poor sleep quality.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».