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Enregistrement W3182412319 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.21429

Analysis of Maternal Prenatal Weight and Offspring Cognition and Behavior: Results From the Promotion of Breastfeeding Intervention Trial (PROBIT) Cohort

2021· article· en· W3182412319 sur OpenAlexafffund
Emily Oken, Jennifer W. Thompson, Sheryl L. Rifas‐Shiman, К. У. Вильчук, Natalia Bogdanovich, Mikhail Hameza, Seungmi Yang, Rita Patel, Michael S. Kramer, Richard M. Martin

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversity of Bristol
Mots-clésPregnancyBody mass indexMedicineOffspringCohortBreastfeedingDemographyPediatricsPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Prenatal experiences can influence fetal brain development. Objective: To examine associations of maternal prenatal body mass index (BMI) with cognition and behavior of offspring born full-term. Design, Setting, and Participants: This cohort study examined follow-up data from a breastfeeding promotion intervention at 31 hospitals and affiliated polyclinics in the Republic of Belarus. Participants included 11 276 children who were evaluated from birth (1996-1997) to adolescence (2017-2019), with maternal BMI information available in prenatal medical records. Exposures: Maternal BMI, calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared, after 35 weeks gestation; secondary analyses examined maternal BMI at other time points and paternal BMI. Main Outcomes and Measures: Trained pediatricians assessed child cognition with the Wechsler Abbreviated Scales of Intelligence (WASI) at 6.5 years and the computerized self-administered NeuroTrax battery at 16 years, both with an approximate mean (SD) of 100 (15). Parents and teachers rated behaviors at 6.5 years using the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ, range 0-40). Mixed-effects linear regression analyses corrected for clustering, adjusted for the randomized intervention group and baseline parental sociodemographic characteristics, and were considered mediation by child BMI. Results: Among 11 276 participants, 9355 women (83%) were aged 20 to 34 years, 10 128 (89.8%) were married, and 11 050 (98.0%) did not smoke during pregnancy. Each 5-unit increase in of maternal late-pregnancy BMI (mean [SD], 27.2 [3.8]) was associated with lower offspring WASI performance intelligence quotient (IQ) (-0.52 points; 95% CI, -0.87 to -0.17 points) at 6.5 years and lower scores on 5 of 7 NeuroTrax subscales and the global cognitive score at 16 years (-0.67 points; 95% CI, -1.06 to -0.29 points). Results were similar after adjustment for sociodemographic characteristics, pregnancy complications, and paternal BMI and were not mediated by child weight. Higher late pregnancy maternal BMI was also associated with more behavioral problems reported on the SDQ by teachers but not associated with parent-reported behaviors (externalizing behaviors: 0.13 points; 95% CI, 0.02 to 0.24 points; and total difficulties: 0.14 points, 95% CI, -0.02 to 0.30 points). Results were similar for maternal BMI measured in the first trimester or postpartum. In contrast, higher 6.5-year paternal BMI was associated with slightly better child cognition (WASI verbal IQ: 0.42 points; 95% CI, 0.02 to 0.82 points; NeuroTrax executive function score: 0.68 points; 95% CI, 0.24 to 1.12 points) and fewer teacher-reported behavioral problems (total difficulties: -0.29 points; 95% CI, -0.46 to -0.11 points). Conclusions and Relevance: This cohort study supports findings from animal experiments and human observational studies in settings with higher maternal BMI and obesity rates. Higher maternal prenatal BMI may be associated with poorer offspring brain development, although residual confounding cannot be excluded.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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