Gestational weight gain and adverse pregnancy outcomes: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the associations of gestational weight gain (GWG) in early and late pregnancy with subsequent risks of adverse pregnancy outcomes in Chinese women. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Shanghai, China. PARTICIPANTS: We studied 2630 nulliparous singleton pregnant women with complete data on weight gain in early (≤17 weeks of gestation) and late (>17 weeks) pregnancy in the Shanghai Birth Cohort. METHODS: GWG was standardised into z-scores by gestational age and categorised as low (z-score <-1), normal (-1 to +1) and high (>1). The adjusted relative risks (aRRs) and 95%CIs were estimated through log-binomial regression models. Interaction effects between GWG and some other adjustment factors were tested, further stratified analyses were performed separately where interaction terms were significant. OUTCOME MEASURES: Adverse maternal and neonatal outcomes. RESULTS: Independent from GWG in late pregnancy, higher GWG in early pregnancy was associated with higher risks of gestational diabetes mellitus (aRR: 1.66; 95% CI: 1.11 to 2.48), caesarean section (aRR: 1.21; 95% CI: 1.05 to 1.39) and prolonged hospitalisation (aRR: 1.56; 95% CI: 1.03 to 2.38). Higher GWG in late pregnancy was independently associated with higher risks of caesarean section (aRR: 1.24; 95% CI: 1.09 to 1.41), large for gestational age (aRR: 2.01; 95% CI: 1.50 to 2.7) and macrosomia (aRR: 1.90; 95% CI: 1.30 to 2.78). In addition, the risk of gestational hypertension increased significantly with increased total GWG (aRR: 1.78; 95% CI: 1.14 to 2.76). The effects of GWG in late pregnancy on maternal and neonatal outcomes were significantly different between the women bearing a female and the women bearing male fetus. CONCLUSION: The GWG associations with adverse pregnancy outcomes differ at early and late pregnancy, and there may be effect modification by fetal sex in the association of GWG in late pregnancy with some pregnancy outcomes.
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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 ».