Individualized sex-specific birth weight percentiles for gestational age based on maternal height and weight
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The maternal body size affects birth weight. The impact on birth weight percentiles is unknown. The objective of the study was to develop birth weight percentiles based on maternal height and weight. METHODS: This observational study analyzed 2.2 million singletons from the German Perinatal Survey. Data were stratified into 18 maternal height and weight groups. Sex-specific birth weight percentiles were calculated from 31 to 42 weeks and compared to percentiles from the complete dataset using the GAMLSS package for R statistics. RESULTS: Birth weight percentiles not considering maternal size showed 22% incidence of small for gestational age (SGA) and 2% incidence of large for gestational age (LGA) for the subgroup of newborns from petite mothers, compared to a 4% SGA and 26% LGA newborns from big mothers. The novel percentiles based on 18 groups stratified by maternal height and weight for both sexes showed significant differences between identical original percentiles. The differences were up to almost 800 g between identical percentiles for petite and big mothers. The 97th and 50th percentile from the group of petite mothers almost overlap with the 50th and 3rd percentile from the group of big mothers. CONCLUSIONS: There is a clinically significant difference in birth weight percentiles when stratified by maternal height and weight. It could be hypothesized that birth weight charts stratified by maternal anthropometry could provide higher specificity and more individual prediction of perinatal risks. The new percentiles may be used to evaluate estimated fetal as well as birth weight.
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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) | 0,001 | 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 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 ».