Anthropometrical measurements and maternal visceral fat during first half of pregnancy: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining anthropometric measures that indicate different fat deposits can be useful to predict metabolic risk and set specific treatment goals, reducing negative consequences for maternal and fetal health. In cases where pre-gestational weight measure and subsequent body mass index (BMI) values cannot be determined, other anthropometric measurements may be ideal for measuring the nutritional status of pregnant women, especially in low- and middle-income countries. This study aims to identify which anthropometric measurements correlate better with the maternal fat deposits measured by ultrasound. METHODS: A cross-sectional study was conducted with pregnant women from the city of Porto Alegre (city), capital of Rio Grande do Sul (state), southern Brazil, from October 2016 until January 2018. Anthropometrical variables (weight, height, mid-upper arm circumference [MUAC], circumferences of calf and neck and triceps skinfolds [TSF] and subscapular skinfolds [SBSF]), and ultrasound variables (visceral adipose tissue [VAT] and total adipose tissue [TAT]) were collected. To verify the correlation of anthropometric and ultrasound measurements, a non-adjusted and adjusted Spearman correlation was used. The study was approved by the ethics committees. RESULTS: The age median of the 149 pregnant women was 25 years [21-31], pre-pregnancy BMI was 26.22 kg/m² [22.16-31.21] and gestational age was 16.2 weeks [13.05-18.10]. The best measurements correlated with VAT and TAT were MUAC and SBSF, both of which showed a higher correlation than pre-pregnancy BMI. CONCLUSIONS: It is possible to provide a practical and reliable estimate of VAT and TAT from the anthropometric evaluation (MUAC or SBSF) that is low cost, efficient and replicable in an outpatient clinic environment, especially in low- and middle-income countries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».