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Enregistrement W3088180296 · doi:10.3390/healthcare8040362

The Influence of Increased Prepregnancy Body Mass Index and Excessive Gestational Weight Gain on Pregnancy Course and Fetal and Maternal Perinatal Outcomes

2020· article· en· W3088180296 sur OpenAlexaboutno aff
Milan Lacković, Dejan Filimonović, Sladjana Mihajlovic, Biljana Miličić, Ivana Filipović, Marija Rovčanin, D Dimitrijević, Dejan Nikolić

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight gainPregnancyBody mass indexObstetricsGestationMass indexAmniotic fluid indexFetusGestational ageGynecologyAmniotic fluidInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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