Does prepregnancy weight change have an effect on subsequent pregnancy health outcomes? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary International guidelines recommend women with an overweight or obese body mass index (BMI) aim to reduce their body weight prior to conception to minimize the risk of adverse perinatal outcomes. Recent systematic reviews have demonstrated that interpregnancy weight gain increases women's risk of developing adverse pregnancy outcomes in their subsequent pregnancy. Interpregnancy weight change studies exclude nulliparous women. This systematic review and meta‐analysis was conducted following MOOSE guidelines and summarizes the evidence of the impact of preconception and interpregnancy weight change on perinatal outcomes for women regardless of parity. Sixty one studies met the inclusion criteria for this review and reported 34 different outcomes. We identified a significantly increased risk of gestational diabetes (OR 1.88, 95% CI 1.66, 2.14, I 2 = 87.8%), hypertensive disorders (OR 1.46 95% CI 1.12, 1.91, I 2 = 94.9%), preeclampsia (OR 1.92 95% CI 1.55, 2.37, I 2 = 93.6%), and large‐for‐gestational‐age (OR 1.36, 95% CI 1.25, 1.49, I 2 = 92.2%) with preconception and interpregnancy weight gain. Interpregnancy weight loss only was significantly associated with increased risk for small‐for‐gestational‐age (OR 1.29 95% CI 1.11, 1.50, I 2 = 89.9%) and preterm birth (OR 1.06 95% CI 1.00, 1.13, I 2 = 22.4%). Our findings illustrate the need for effective preconception and interpregnancy weight management support to improve pregnancy outcomes in subsequent pregnancies.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».