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Enregistrement W4381848405 · doi:10.1093/ije/dyad084

Effect of preterm birth on growth and blood pressure in adulthood in the Pelotas 1993 cohort

2023· article· en· W4381848405 sur OpenAlexfundno aff
Winok Lapidaire, Álvaro Proaño, Cauane Blumenberg, Christian Loret de Mola, Carlos Delgado, Darwin Del Castillo, Fernando C. Wehrmeister, Helen Gonçalves, Robert H. Gilman, Adam J. Lewandowski, Jonathan C. K. Wells, J. Jaime Miranda

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteFondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación TecnológicaMedical Research CouncilAlliance for Health Policy and Systems ResearchFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación TecnológicaNational Cancer InstituteInter-American Institute for Global Change ResearchMinistério da SaúdeDepartment for International DevelopmentWorld Diabetes FoundationDirectorate for Biological SciencesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of North Carolina at Chapel HillEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institute of Mental HealthInternational Development Research CentreUniversidade Federal de PelotasGrand Challenges CanadaWellcomeUK Research and InnovationNational Science FoundationAssociação Brasileira de Saúde ColetivaBloomberg PhilanthropiesBritish Heart FoundationBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilWellcome TrustEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésMedicineBlood pressureBirth weightBody mass indexCohortCohort studyGestational ageYoung adultPregnancyObstetricsChildbirthPediatricsLow birth weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preterm birth has been associated with increased risk of hypertension and cardiovascular disease later in adulthood, attributed to cardiovascular and metabolic alterations in early life. However, there is paucity of evidence from low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: We investigated the differences between preterm (<37 weeks gestational age) and term-born individuals in birth length and weight as well as adult (18 and 20 years) height, weight and blood pressure in the Brazilian 1993 Pelotas birth cohort using linear regressions. Analyses were adjusted for the maternal weight at the beginning of pregnancy and maternal education and family income at childbirth. Additional models were adjusted for body mass index (BMI) and birthweight. Separate analyses were run for males and females. The complete sample was analysed with an interaction term for sex. RESULTS: Of the 3585 babies included at birth, 3010 were followed up in adulthood at 22 years. Preterm participants had lower length and weight at birth. This difference remained for male participants in adulthood, but female participants were no shorter than their term counterparts by 18 years of age. At 22 years, females born preterm had lower blood pressures (systolic blood pressure -1.00 mmHg, 95%CI -2.7, 0.7 mmHg; diastolic blood pressure -1.1 mmHg, 95%CI -2.4, 0.3 mmHg) than females born at term. These differences were not found in male participants. CONCLUSIONS: In this Brazilian cohort we found contrasting results regarding the association of preterm birth with blood pressure in young adulthood, which may be unique to an LMIC.

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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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