Relationship between maternal body composition during pregnancy and infant’s birth weight in Nairobi informal settlements, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal nutrition depletion during pregnancy compromises fetal programming, and is a cause of adverse birth outcomes. Maternal body composition measurement using direct body composition assessment methods such as the deuterium dilution technique provides better prediction of birth outcomes as compared with commonly used techniques like anthropometry. This study assessed body composition of pregnant mothers in urban informal settlements in Nairobi, Kenya, and established the relationship between maternal body composition and infant birth weight. METHODS: Deuterium dilution technique was used to determine body composition, including total body water (TBW), fat-free mass (FFM) and fat mass (FM), among 129 pregnant women who were enrolled into the study in their first or second trimester. Descriptive statistics and regression analysis were applied using Stata V.13. RESULTS: The mean TBW, FFM and FM were 33.3 L (±4.7), 45.7 kg (±6.5) and 17.01 kg (±7.4), respectively. Both TBW and FFM were significantly related to maternal age and gestation/pregnancy stage during body composition assessment while FM was significantly associated with gestation stage during body composition assessment. TBW and FFM were significantly lower in younger mothers (<20 years) compared with older mothers (≥20 years). The mean birth weight was 3.3 kg±0.42 kg. There was a positive association between infant birth weight and maternal TBW (p=0.031) and FFM (p=0.027), but not FM (p=0.88). CONCLUSION: Non-fat components of the body (TBW and FFM) have a positive association with birth weight. Therefore, interventions to improve optimal maternal feeding practices, to enhance optimal gains in FFM and TBW during pregnancy are recommended, especially among young mothers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».