MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206844196 · doi:10.21203/rs.3.rs-38597/v1

Resting Energy Expenditure Guided Intervention for Gestational Weight Gain in Obese and Overweight Women

2020· preprint· en· W4206844196 sur OpenAlexaff
Xiuling Zhao, Wei Ma, Cai‐Xia Zhang, Pili Xu, Chunmei Zhang, Shan Jiang, Laura Gaudet, Jie Gao, Shi Wu Wen

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightGestational diabetesWeight gainObstetricsResting energy expenditurePregnancyBody mass indexObesityGestationProspective cohort studyPediatricsInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundThere is sparse in the literature on resting energy expenditure guided intervention to manage gestational weight gain in obese and overweight women. Methods We conducted a prospective cohort study in Beijing, China between May 1, 2017 and April 30, 2018. Obese/overweight women who visited the Department of Obstetrics and Gynecology at LuHe hospital of Capital Medical University, a tertiary care facility in Beijing, China, for their routine prenatal care at 10-13 weeks of gestation during the study period were recruited into the study after written consent was obtained. Pregnant women who took steroid medication or who were diagnosed with thyroid disease or affected by pre-pregnant diabetes mellitus or for other reasons could not participate in the study assessments were excluded. Women who were recruited between May 1, 2017 and November 30, 2017 were the designated control group with diet recommendation based on pre-pregnancy body mass index and ideal weight, without resting energy expenditure monitoring. Women who were recruited between December 1, 2017 and April 30, 2018 were the intervention group, with resting energy expenditure guided diet recommendation to manage gestational weight gain. Gestational weight gain and perinatal outcomes between the two groups were compared.ResultsA total of 53 eligible women (32 in intervention group and 21 in control group) were recruited and included in the final analysis. There was no difference in baseline demographic and clinical characteristics between the two groups. Gestational weight gain (GWG) in the intervention group (13.45±4.16 Kg) was lower than in the control group (18.20±4.84 Kg). Rate of excess GWG in the intervention group (37.59%) was also lower than in the control group (66.67%). The REE in women of the intervention group with excess GWG increased faster than women with appropriate GWG during pregnancy, especially from 1st trimester to 2nd trimester. Rate of macrosomia in the intervention group (3.12%) was lower than in the control group (19.05%). There was no fetal growth restriction observed in either group. Conclusion: Resting energy expenditure guided nutrition intervention during pregnancy may lower GWG and lower incidence of macrosomia, with no apparent impact on fetal growth restriction. Future studies with larger sample size and randomized controlled trial design are needed to confirm findings from this small-scale study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square (Research Square)Même sujetGestational Diabetes Research and ManagementTravaux en français237 207