The Influence of Increased Prepregnancy Body Mass Index and Excessive Gestational Weight Gain on Pregnancy Course and Fetal and Maternal Perinatal Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of our study was to assess the influence of prepregnancy Body Mass Index (BMI) changes as well as excessive gestational weight gain (GWG) on maternal and fetal perinatal parameters. Furthermore, we aimed to analyze the influence of increased prepregnancy BMI values and excessive GWG on neonatal early motoric development. Methods: The 203 eligible female participants were evaluated. Prepregnancy Body Mass Index (BMI) and excessive gestational weight gain (GWG) defined according to Institute of Medicine 2009 guidelines in the USA were assessed with tested maternal and fetal perinatal parameters and infants early motoric development (Alberta Infant Motor Scale—AIMS). Results: Significant predictors of increased prepregnancy BMI in perinatal period include: weight at delivery (p = 0.001), GWG (p = 0.002) and BMI at delivery (p < 0.001), while significant predictors of excessive GWG in perinatal period are: prepregnancy BMI (p = 0.029) and BMI at delivery (p < 0.001). In the group of participants with both increased prepregnancy BMI and excessive GWG versus others, significant predictors were: hypertension (HTA) (p = 0.019), amniotic fluid index (AFI) (p = 0.047), Pronation (AIMS) (p = 0.028) and Supination (AIMS) (p = 0.029). Conclusion: Increased prepregnancy BMI and excessive GWG are significantly associated with numerous perinatal factors that could alter the pregnancy course, pregnancy outcome and early motoric development of newborn. Moreover, increased prepregnancy BMI is shown to be a significant predictor of excessive GWG; thus, early selection of pregnant women for close monitoring of weight gain during pregnancy will have positive effects on reducing the risk of less favorable pregnancy course and early motoric development of newborn.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».