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Enregistrement W3169693958 · doi:10.1093/cdn/nzab046_025

Using Non-inferiority Margins to Define Optimal Gestational Weight Gain Ranges Based on Reducing the Risk of Occurrence of Adverse Neonatal Outcomes

2021· article· en· W3169693958 sur OpenAlexaff
Thaís Rangel Bousquet Carrilho, Jennifer A. Hutcheon, Kathleen M. Rasmussen, Dayana Rodrigues Farias, Michael Eduardo Reichenheim, Nathalia Costa, Mônica Araújo Batalha, Gilberto Kac

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercentileWeight gainPregnancyObstetricsBirth weightGestational ageSmall for gestational ageBody mass indexPoisson regressionGestationLogistic regressionPediatricsLow birth weightPopulationInternal medicineBody weightEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify optimal gestational weight gain (GWG) ranges to prevent adverse neonatal outcomes based on the new Brazilian GWG charts. Data from 9,294 women from the Brazilian Maternal and Child Nutrition Consortium and Birth in Brazil study were used. Women aged ≥18 years, free of hypertensive disorders, diabetes in pregnancy, or diseases affecting GWG, were selected. Total GWG was calculated as last measured prenatal weight minus self-reported pre-pregnancy weight. Total GWG was standardized to gestational age-specific z scores according to the Brazilian GWG charts. A composite outcome was defined as the occurrence of any of small-for-gestational-age birth (SGA, birthweight < 10th percentile), large-for-gestational-age birth (LGA > 90th percentile) according to INTERGROWTH-21st charts, or preterm birth (birth < 37 weeks). We weighted each outcome in a composite index using previously-published weights to account for its relative seriousness. Logistic and Poisson regressions were performed with GWG z scores as exposure and independent outcomes and the composite outcome, respectively. Models were adjusted for maternal age, education, pre-pregnancy BMI, and smoking during pregnancy. GWG ranges associated with the lowest risk of the composite outcome were identified using the non-inferiority margins approach (20%). The median total GWG was 12.5 kg (IQR 9–16), and 6.2% of the neonates were SGA, 16.6% LGA, and 10.5% were preterm. Higher GWG z scores were associated with an increase in LGA probabilities and preterm birth compared with neonates born with appropriate weight and ≥37 weeks, respectively. Lower z scores were associated with an increase in SGA probability. The non-inferiority margins analysis showed that to prevent the occurrence of these adverse outcomes, women with underweight, normal-weight, overweight, or obesity should gain between 6.5–14.1 kg, 6.4–13.8 kg, 2.2–12.1 kg, and –2.2–8.9 kg, respectively. Total GWG ranges associated with lower risk of adverse neonatal outcomes were identified using non-inferiority margins. The next step must incorporate maternal outcomes in this analysis. Brazilian National Research Council, Brazilian Ministry of Health, Bill and Melinda Gates Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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