Energy expenditure during pregnancy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Contrary to nutritional guidelines, accumulating evidence shows that pregnant women's energy intakes remain stable throughout trimesters. Although pregnant women may eat below their needs or underreport their energy intakes, it is also relevant to question how energy requirements - estimated through measurements of energy expenditure (EE) - change throughout pregnancy. OBJECTIVE: This review examined prospective studies that measured EE during pregnancy, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. DATA SOURCES: PubMed/MEDLINE, Web of Science, Embase, and CINAHL databases were searched to identify relevant publications up to November 14, 2019. STUDY SELECTION: All studies that measured EE prospectively and objectively during pregnancy were included in this systematic review. Two authors independently screened 4852 references. A total of 32 studies were included in the final analysis. DATA EXTRACTION: One author extracted data and assessed the risk of bias and a second author did so for a random sample of studies (n = 7; 22%). DATA ANALYSIS: Increases in resting EE ranged from 0.5% to 18.3% (8-239 kcal), from 3.0% to 24.1% (45-327 kcal), and from 6.4% to 29.6% (93-416 kcal) between early and mid-, mid- and late, and early and late pregnancy, respectively. Increases in total EE ranged from 4.0% to 17.7% (84-363 kcal), from 0.2% to 30.2% (5-694 kcal), and from 7.9% to 33.2% (179-682 kcal) between early and mid-, mid- and late, and early and late pregnancy, respectively. Participants were mainly of normal weight, although many studies did not report important covariates such as prepregnancy body mass index and gestational weight gain adequacy. CONCLUSIONS: Additional high-quality longitudinal studies (ie, with multiple objective measurements of EE in all periods of pregnancy while considering important confounding variables, like gestational weight gain) are required.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».