Association of Gestational Hypertension and Eclampsia to Maternal Smoking by Pre-Pregnancy Body Mass Index Status Among Aged 20-29-Years in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate whether gestational hypertension (GH) and/or eclampsia was associated with the timing of maternal smoking when stratified by pre-pregnancy body mass index (pBMI) status. Study Design and Methods 1,376,271 US-born mothers aged 20-29 from the 2019 infant natality data who had a singleton birth (20+ weeks of gestation) were analyzed in this study. Maternal smoking status was defined into five groups, i.e., non-smokers, quitted smoking before pregnancy, quitted smoking before the 2nd trimester, quitted smoking before the 3rd trimester, and smoked whole-time. Odds ratios (ORs) of GH or eclampsia were estimated separately using multiple logistic regression for maternal smoking by pBMI status (kg/m2): underweight (<18.5), normal (18.5≤25.0), overweight (25.0≤30.0), and obese (≥30.0). Results Compared to non-smokers, the adjusted ORs (95% CIs) of GH for mothers who quit before pregnancy with pBMI underweight, normal, overweight, and obese were 1.17 (0.92-1.49), 1.11 (1.03-1.19), 1.13 (1.05-1.22), 1.13 (1.08-1.19), respectively. While the ORs (95% CIs) of GH for mothers who smoked for the entirety of their pregnancy were 0.71 (0.60-0.84), 0.80 (0.75-0.84), 0.79 (0.74-0.84), and 0.82 (0.78-0.85), respectively. The adjusted ORs for eclampsia showed a different pattern, only that for mothers who smoked for their whole pregnancy with normal and obese showed significantly (0.69 (0.53-0.91) for normal weight, 0.73 (0.58-0.92) for obese). Conclusion In comparison to non-smokers, an increase in the odds of GH were observed amongst normal, overweight, and obese mothers quitting before pregnancy meanwhile a decreased odds were observed amongst mothers smoking throughout pregnancy in all pBMI classes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».