Associations between Gestational Weight Gain Adequacy and Neonatal Outcomes in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gestational weight gain (GWG) is associated with fetal and newborn health; however, data from sub-Saharan Africa are limited. METHODS: We used data from a prenatal micronutrient supplementation trial among a cohort of human immunodeficiency virus-negative pregnant women in Dar es Salaam, Tanzania to estimate the relationships between GWG and neonatal outcomes. GWG adequacy was defined as the ratio of the total observed weight gain over the recommended weight gain based on the Institute of Medicine body mass index-specific guidelines. Neonatal outcomes assessed were stillbirth, perinatal death, preterm birth, low birthweight, macrosomia, small-for-gestational age (SGA), large-for-gestational age (LGA), stunting at birth, and microcephaly. Modified Poisson regressions with robust standard error were used to estimate the relative risk of newborn outcomes as a function of GWG adequacy. RESULTS: Of 7,561 women included in this study, 51% had severely inadequate (<70%) or inadequate GWG (70 to <90%), 31% had adequate GWG (90 to <125%), and 18% had excessive GWG (≥125%). Compared to adequate GWG, severely inadequate GWG was associated with a higher risk of low birthweight, SGA, stunting at birth, and microcephaly, whereas excessive GWG was associated with a higher risk of LGA and macrosomia. CONCLUSION: Interventions to support optimal GWG are needed and may contribute to preventing adverse neonatal outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».