Weight gain patterns among pregnancies with obesity and small‐ and large‐for‐gestational‐age births
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: ) (Magee-Womens Hospital, Pittsburgh, Pennsylvania, 1998-2011). METHODS: First-trimester GWG was categorized as being below (<0.2 kg), within (0.2-2.0 kg), or above (>2.0 kg) the Institute of Medicine recommendations. For second- and third-trimester GWG, four linear trajectories were derived: approximating maintenance (slope -0.05 ± 0.03 kg/wk), approximating the recommendations (0.27 ± 0.01 kg/wk; reference), higher than the recommendations (0.54 ± 0.01 kg/wk), and highest among those above the recommendations (0.91 ± 0.02 kg/wk). RESULTS: For classes I, II, and III, respectively, there were 1290, 1247, and 1198 pregnancies in the subcohort; 262, 171, and 123 SGA cases; and 353, 286, and 257 LGA cases. First-trimester GWG was not associated with SGA/LGA births. Second- and third-trimester weight maintenance was associated with potentially lower LGA risk (risk ratio [RR]: 0.80; 95% confidence interval [CI]: 0.55-1.1) but not higher SGA risk (RR: 0.98; 95% CI: 0.64-1.5) for class III. In addition, some sensitivity analyses supported no increased SGA risk with second- and third-trimester weight maintenance for classes I and II. CONCLUSIONS: Second- and third-trimester weight maintenance may be associated with more optimal birth weight for gestational age. However, how this could be achieved (e.g., through diet and exercise interventions) is unclear, given the observational design of our study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».