The Effect of Gestational Weight Gain on Low Birth Weight, Case-Control Study in Northeast Amhara Regional State, Ethiopia, 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intrauterine growth and development are one of the most vulnerable periods in the human life cycle that contribute to appropriate fetal development. Therefore, this study aimed to assess the effect of gestational weight on low birth weight (LBW). Methods: A case-control study was conducted from June 30, 2018, to January 1, 2019, in seven governmental hospitals in the northeast Amhara region on 451 participants(150 cases and 301 controls). Results: Inadequate gestational weight gain increases the risk of LBW by four times (AOR: 4.2, 95% CI: 2.4, 6.4). Anemic mothers were 3 times (AOR: 3.2, 95%CI: 2.5, 5.1) more likely to give birth to LBW newborns than non-anemic women. Mothers with a height of less than 150 cm were 2 times more likely to deliver low birth weight babies than their counterparts (AOR:2.1, 95% CI: 1.5,4.4). The odds of LBW delivery were 3.5 times (AOR: 3.5, 95% CI: 2.3, 5.3) higher for mothers with poor dietary diversity than for mothers with good dietary diversity. Conclusion: Inadequate gestational weight gain during pregnancy was found to be a risk factor for LBW. Additionally, anemia, short stature, and poor dietary diversity were also risk factors for LBW. Therefore, selectively targeted interventions such as improving maternal nutrition, anemia prevention, and proper maternal weight monitoring during pregnancy are needed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».