Anthropometrical measurements and maternal visceral fat during first half of pregnancy: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Prenatal care is fundamental for achieving good results in the outcome of pregnancy, however, the coverage in Brazil is still low. In the impossibility of pre-gestational weight measure and subsequent body mass index (BMI) values, the others anthropometric measurements are useful and may be ideal for measuring the nutritional status of pregnant women, especially in low- and middle-income countries. The aim of this study was to assess the anthropometrical measurements during pregnancy and compared it to maternal ultrasound visceral adipose tissue.Methods A cross-sectional study was conducted with pregnant women from the city of Porto Alegre (city), capital of Rio Grande do Sul (state), southern Brazil, from October 2016 until January 2018. Anthropometrical variables (weight, height, mid-upper arm circumference (MUAC), circumferences of calf and neck and triceps skin folds – TSF and subscapular skin folds – SBSF), and ultrasound variables (visceral adipose tissue – VAT and total adipose tissue – TAT) were collected. To verify the correlation of anthropometric and ultrasound measurements, non-adjusted and adjusted Spearman correlation was used. The study was approved by the ethics committees.Results Among the 149 pregnant women, 54.8% (n=80) were white race. The age median was 25 years [21 - 31], pre-pregnancy BMI was 26.22kg/m 2 [22.16 – 31.21] and gestational age was 16.2 weeks [13.05 – 18.10]. The best measurements correlated with VAT and TAT were MUAC and SBSF, being anthropometric measurements with a higher correlation than pre-pregnancy BMI.Conclusion It is possible to provide a practical and reliable estimate of VAT and TAT from anthropometric evaluation (MUAC or SBSF) that is low cost, efficient and replicable in outpatient clinic environment, especially in low- and middle-income countries.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».