Association between maternal adiposity measures and infant health outcomes: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Maternal obesity increases risks of adverse fetal and infant outcomes. Guidelines use body mass index to diagnose maternal obesity. Evidence suggests body fat distribution might better predict individual risk, but there is a lack of robust evidence during pregnancy. We explored associations between maternal adiposity and infant health. Searches included six databases, references, citations, and contacting authors. Screening and quality assessment were carried out by two authors independently. Random effects meta-analysis and narrative synthesis were conducted. We included 34 studies (n = 40,143 pregnancies). Meta-analysis showed a significant association between maternal fat-free mass and birthweight (average effect [AE] 18.07 g, 95%CI 12.75, 23.38) but not fat mass (AE 8.76 g, 95%CI -4.84, 22.36). Women with macrosomic infants had higher waist circumference than controls (mean difference 4.93 cm, 95% confidence interval [CI] 1.05, 8.82). There was no significant association between subcutaneous fat and large for gestational age (odds ratio 1.06 95% CI 0.91, 1.25). Waist-to-hip ratio, neck circumference, skinfolds, and visceral fat were significantly associated with several infant outcomes including small for gestational age, preterm delivery, neonatal morbidity, and mortality, although meta-analysis was not possible for these variables. Our findings suggest that some measures of maternal adiposity may be useful for risk prediction of infant outcomes. Individual participant data meta-analysis could overcome some limitations in our ability to pool published data.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».