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Enregistrement W3134711454 · doi:10.1186/s12884-021-03663-2

Characteristics associated with uncomplicated pregnancies in women with obesity: a population-based cohort study

2021· article· en· W3134711454 sur OpenAlexafffundabout
Sophie Relph, Yanfang Guo, Alysha L. J. Dingwall‐Harvey, Matias C. Vieira, Daniel J. Corsi, Laura Gaudet, Dharmintra Pasupathy

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensQueen's UniversityOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesTommy'sGoverno BrasilGuy's and St Thomas' CharityCanadian Institutes of Health ResearchCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorTommy's Baby Charity
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsBody mass indexGestational diabetesObesityPopulationReproductive medicineGestational ageCohort studyGestationPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately one in five pregnant women have obesity. Obesity is associated with an increased risk of antenatal, intrapartum, and perinatal complications, but many women with obesity have uncomplicated pregnancies. At a time where maternity services are advocating for women to make informed choices, knowledge of the chance of having an uncomplicated (healthy) pregnancy is essential. The objective of this study was to calculate the rate of uncomplicated pregnancy in women with obesity and evaluate factors associated with this outcome. METHODS: This prospective cohort study was conducted using the Ontario birth registry dataset in Canada (703,115 women, April 2012-March 2017). The rate of uncomplicated or complicated composite pregnancy outcomes (hypertensive disorders of pregnancy, gestational diabetes, preterm birth, neonate small- or large- for gestational age at birth, congenital anomaly, fetal death, antepartum bleeding or preterm prelabour membrane rupture) were calculated for women with and without obesity. Associations between uncomplicated pregnancy and maternal characteristics were explored in a population of women with obesity but without other pre-existing co-morbidities (e.g., essential hypertension) or obstetric risks identified in the first trimester (e.g., multiple pregnancy), using log binomial regression analysis. RESULTS: Of the studied Ontario maternity population (body mass index not missing) 17·7% (n = 117,236) were obese. Of these 20·6% had pre-existing co-morbidities or early obstetric complicating factors. Amongst women with obesity but without early complicating factors, 58·2% (n = 54,191) experienced pregnancy without complication; this is in comparison to 72·7% of women of healthy weight and no early complicating factors. Women with obesity and no early pregnancy complicating factors are more likely to have an uncomplicated pregnancy if they are multiparous, younger, more affluent, of White or Black ethnicity, of lower weight, with normal placental-associated plasma protein-A and/or spontaneously conceived pregnancies. CONCLUSIONS: The study demonstrates that over half of women with obesity but no other pre-existing medical or early obstetric complicating factors, proceed through pregnancy without adverse obstetric complication. Care in lower-risk settings can be considered as their outcomes appear similar to those reported for low-risk nulliparous women. Further research and predictive tools are needed to inform stratification of women with obesity.

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)0,002
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 enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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