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Enregistrement W4376642879 · doi:10.1017/s0007114523001204

Exposure to ultra-processed foods during pregnancy and ultrasound fetal growth parameters

2023· article· en· W4376642879 sur OpenAlexaff
Bárbara Hatzlhoffer Lourenço, Márcia C. Castro, Priscila de Morais Sato, Paulo Augusto Ribeiro Neves, Edwin Javier Correa Vivanco, Daniel Leal Lima, Marly Augusto Cardoso

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversidade Federal do AcreConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoHarvard T.H. Chan School of Public Health
Mots-clésMedicinePercentilePregnancyGestational ageFetusConfoundingGestationObstetricsUltrasoundAnthropometryAnimal scienceInternal medicineBiologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periconceptional maternal ultra-processed food (UPF) consumption impairs embryonic growth. Impacts of exposure to UPF on distinct components of fetal growth in late pregnancy are unknown. We investigated the influence of frequency of UPF consumption during pregnancy on fetal head circumference (HC), abdominal circumference (AC) and femur length (FL). This study included 417 live-born singleton pregnancies prospectively followed-up since the antenatal period in the MINA-Brazil Study, with an available ultrasound scan at >24 gestational weeks. Frequency of food groups consumption in the previous month was categorised as no/monthly, weekly or daily. Ultrasound scans were conducted at 27·8 (sd: 1·7) gestational weeks. HC, AC and FL z-scores were calculated for gestational age using the INTERGROWTH-21st Project standards. Simultaneous-quantile regression models were fitted at the 10th, 50th and 90th percentiles of the distribution of each ultrasound parameter according to UPF consumption, with adjustment for potential confounders. Participants were aged on average 24·7 (sd: 6·5) years, 44·8 % were primiparous, and 26·9 % and 24·9 %, respectively, had weekly and daily UPF consumption. Compared with no/monthly intake, daily UPF consumption impaired HC across its distribution, with significant effect sizes varying from -0·24 to -0·40 z-score. Weekly UPF consumption decreased HC at the 90th percentile by -0·39 z-score (95 % CI: -0·78, -0·01) and FL at the 50th percentile by -0·32 z-score (95 % CI: -0·60, -0·04). No association was noted with AC. Frequency of UPF consumption was negatively associated with skeletal components of fetal growth in late pregnancy. Infant body composition may benefit from healthy food practices since pregnancy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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