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Enregistrement W4294344715 · doi:10.6000/1929-4247.2022.11.03.6

The Effect of Gestational Weight Gain on Low Birth Weight, Case-Control Study in Northeast Amhara Regional State, Ethiopia, 2019

2022· article· en· W4294344715 sur OpenAlexvenueno aff
Muluemebet Kassa Mezen, Getasew Assefa Lemlem, Yemisrach Belete Biru

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLow birth weightObstetricsPregnancyOdds ratioWeight gainBirth weightGestationAnemiaGestational agePremature birthPediatricsDemographyBody weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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