Small for gestational age preterm infants and later adiposity and height: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Overweight and obesity and their consequent morbidities are important worldwide health problems. Some research suggests excess adiposity origins may begin in fetal life, but unknown is whether this applies to infants born preterm. Objective The objective of the study was to assess the association between small for gestational age (SGA) birth and later adiposity and height among those born preterm. Data sources MEDLINE, EMBASE and CINAHL until October 2022. Study selection and data extraction Studies were included if they reported anthropometric (adiposity measures and height) outcomes for participants born preterm with SGA versus non‐SGA. Screening, data extraction and risks of bias assessments were conducted in duplicate by two reviewers. Synthesis We meta‐analysed across studies using random‐effects models and explored potential heterogeneity sources. Results Thirty‐nine studies met the inclusion criteria. In later life, preterm SGA infants had a lower body mass index (−0.66 kg/m 2 , 95% CI −0.79, −0.53; 32 studies, I 2 = 16.7, n = 30,346), waist circumference (−1.20 cm, 95% CI −2.17, −0.23; 13 studies, I 2 = 19.4, n = 2061), lean mass (−2.62 kg, 95% CI −3.45, 1.80; 7 studies, I 2 = 0, n = 205) and height (−3.85 cm, 95% CI −4.73, −2.96; 26 studies, I 2 = 52.6, n = 4174) compared with those preterm infants born non‐SGA. There were no differences between preterm SGA and preterm non‐SGA groups in waist/hip ratio, body fat, body fat per cent, truncal fat per cent, fat mass index or lean mass index, although power was limited for some analyses. Studies were rated at high risk of bias due to potential residual confounding and low risk of bias in other domains. Conclusions Compared to their preterm non‐SGA peers, preterm infants born SGA have lower BMI, waist circumference, lean body mass and height in later life. No differences in adiposity were observed between SGA preterm infants and non‐SGA preterm infants.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 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 ».