Prematurity and Body Fat at 6, 18, and 30 Years of Age: Pelotas (Brazil) 2004, 1993, and 1982 Birth Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Our aim was to investigate the association between preterm birth and body fat at 6, 18, and 30 years of age using data from three population-based birth cohort studies. Methods: Information on gestational age (GA) gathered in the hospital of birth in the first 24-hours after the delivery was obtained for all live births occurring in the city of Pelotas, Brazil, in the years 2004, 1993 and 1982. GA was defined by the date of last menstrual period and was later categorized in ≤33, 34-36 and ≥37 weeks. Body fat was assessed by air-displacement plethysmography. Outcomes included fat mass (FM, kg), percent fat mass (%FM), fat mass index (FMI, kg/m2), and body mass index (BMI, kg/m2 at 18 years in the 1993 cohort and at 30 years in the 1982 cohort; and BMI Z-score, at 6 years in the 2004 cohort). Crude and adjusted linear regression provided beta coefficients with 95% confidence intervals (95%CI).Results: A total of 3036, 3027, and 2417 participants, respectively, from the 2004, 1993, and 1982 cohorts were analyzed. At 6 years, boys born at 34-36 weeks GA presented lower adjusted mean %FM (β: -2.91%; -4.45--1.36), FMI (β: -0.70 kg/m2 ; -1.13--0.28) and BMI Z-score (β: -0.48 kg/m2; -0.79--0.16), when compared to boys born at term (≥37). At 30 years, FM (15.6kg; 0.40-30.90), %FM (13.65%; 1.38-25.92) and FMI (5.3kg/m2; 0.30-10.37) were higher among males born at ≤33 weeks, with no statistical difference as compared to those born at term. No association was found between GA and body fat at the 1993 cohort (18 years) for both sexes. Conclusions: Given the large number of preterm infants born each year, prevention of prematurity is essential as there are possible links between body composition and diseases later in life.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».