Genetically determined body mass index and maternal outcomes of pregnancy: a two-sample Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Observational studies have described associations between obesity and adverse outcomes of pregnancy. Mendelian randomization (MR) takes advantage of the ‘natural’ genetic randomization to risk of an exposure such as body mass index (BMI) to study the effects of the exposure on outcomes. Similar to randomization in a clinical trial, this limits the potential for confounding and bias. Design: A two-sample MR study. Setting: Summary statistics from published genome wide association studies (GWAS) in European ancestry populations. Population or Sample: Instrumental variants for body mass index (BMI) were obtained from a study on 434,794 females. Female-specific genetic association estimates for outcomes were extracted from the sixth round of analysis of the FINNGEN cohort data. Methods: Inverse-variance weighted MR was used to assess the association between BMI and all outcomes. Sensitivity analyses with weighted median and MR-Egger were also performed. Results: A 1-SD increase in BMI was associated with higher risk of pre-eclampsia (OR 1.68, 95%CI 1.46-1.94, p=8.74x10-13), gestational diabetes (OR 1.67, 95%CI 1.46-1.92, p=5.35x10-14), polyhydramnios (OR 1.40, 95%CI 1.00-1.96, p=0.049). There was evidence suggestive of a potential association with higher risk of premature rupture of membranes (OR 1.16, 95%CI 1.00-1.36, p=0.050) and postpartum depression (OR 1.12, 95%CI 0.99-1.27, p=0.062). Conclusions: Higher maternal BMI is associated with marked increase in risk of pre-eclampsia, gestational diabetes and polyhydramnios. The relationship between BMI and premature rupture of membranes and postpartum depression should be assessed in further studies. Our study supports efforts to target BMI as a cardinal risk factor for maternal morbidity.
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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 | 0,044 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».