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Enregistrement W4220749058 · doi:10.1159/000522197

Associations between Gestational Weight Gain Adequacy and Neonatal Outcomes in Tanzania

2022· article· en· W4220749058 sur OpenAlexfundno aff
Nandita Perumal, Dongqing Wang, Anne Marie Darling, Molin Wang, Enju Liu, Willy Urassa, Andrea B. Pembe, Wafaie Fawzi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Nutrition and Metabolism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineWeight gainObstetricsPediatricsSmall for gestational agePregnancyBirth weightGestational ageBody mass indexLow birth weightMass indexTanzaniaInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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