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Enregistrement W4282837658 · doi:10.1093/cdn/nzac061.048

Long-Term Mortality Implications of Maternal Weight Change in Pregnancy

2022· article· en· W4282837658 sur OpenAlexaff
Stefanie N. Hinkle, Sunni L. Mumford, Katerine Grantz, Pauline Mendola, James Mills, Edwina Yeung, Anna Z. Pollack, Sonia M. Grandi, Yan Qiao, Rajeshwari Sundaram, Enrique F. Schisterman, Cuilin Zhang

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyMedicineBody mass indexObstetricsHazard ratioWeight gainInterquartile rangeWeight changeProportional hazards modelNational Death IndexGestational ageBirth weightDemographyConfidence intervalWeight lossObesityInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High pregnancy weight gain is associated with greater postpartum weight retention; yet the long-term implications remain unknown. We examined associations of pregnancy weight change with mortality after ∼50 years of follow-up. The Collaborative Perinatal Project (CPP) Mortality Linkage Study linked maternal participants in the CPP, a prospective pregnancy cohort (1959–1965), to the National Death Index and Social Security Death Master File for vital status through 2016 (n = 46,042). Total gestational weight change (gain or loss) in the index pregnancy (last CPP singleton pregnancy) was the difference in recorded delivery weight and self-reported pre-pregnancy weight. All-cause and cause-specific mortality associations with quintiles of gestational weight change were estimated using Cox regression adjusting for index pregnancy age, pre-pregnancy body mass index (BMI), race, parity, smoking, marital status, income, education, site, study year, prior chronic conditions, and gestational week at delivery. Majority of women (69%) had a healthy pre-pregnancy BMI and 46% were White and 45% were Black. Median (interquartile range) total gestational weight change was 9.5 kg (6.4–12.2), respectively; 2.5% lost weight in pregnancy. Over a median follow-up of 52 years (IQR 45–54), 38.9% of women died. Adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CI) for mortality across quintiles 1 to 5 were 1.07 (95% CI 1.01–1.12), 1.03 (0.98–1.09), 1.00 (Reference), 1.01 (0.96–1.07), and 1.09 (1.03- 1.14), respectively. Compared to the middle quintile, HRs for the top four causes of death, cancer, cardiovascular disease, respiratory disease, and diabetes for the first quintile were 1.20 (0.99–1.46), 1.05 (0.96–1.15), 1.14 (0.96–1.37), and 0.92 (0.72–1.17), respectively; HRs for the fifth quintile were 1.19 (0.98–1.45), 1.14 (1.03–1.27), 0.95 (0.78–1.14), and 1.52 (1.20–1.92) respectively. This study's novel findings extend the importance of healthy pregnancy weight gain beyond the pregnancy window to women's long mortality risk, particularly from cancer, cardiovascular disease, and diabetes. This work was funded by the Intramural Research Program of the NICHD.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,321

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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