Late preterm birth and growth trajectories during childhood: a linked retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that accelerated postnatal growth in children is detrimental for adult cardiovascular health. It is unclear whether children born late preterm (34-36 weeks) compared to full term (≥ 39 weeks), have different growth trajectories. Our objective was to evaluate the association between gestational age groups and growth trajectories of children born between 2006-2014 and followed to 2021 in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of children from singleton births in TARGet Kids! primary care network with repeated measures of weight and height/length from birth to 14 years, who were linked to health administrative databases. Piecewise linear mixed models were used to model weight (kg/month) and height (cm/month) trajectories with knots at 3, 12, and 84 months. Analyses were conducted based on chronological age. RESULTS: There were 4423 children included with a mean of 11 weight and height measures per child. The mean age at the last visit was 5.9 years (Standard Deviation: 3.1). Generally, the more preterm, the lower the mean value of weight and height until early adolescence. Differences in mean weight and height for very/moderate preterm and late preterm compared to full term were evident until 12 months of age. Weight trajectories were similar between children born late preterm and full term with small differences from 84-168 months (mean difference (MD) -0.04 kg/month, 95% CI -0.06, -0.03). Children born late preterm had faster height gain from 0-3 months (MD 0.70 cm/month, 95% CI 0.42, 0.97) and 3-12 months (MD 0.17 cm/month, 95% CI 0.11, 0.22). CONCLUSIONS: Compared to full term, children born late preterm had lower average weight and height from birth to 14 years, had a slightly slower rate of weight gain after 84 months and a faster rate of height gain from 0-12 months. Follow-up is needed to determine if growth differences are associated with long-term disease risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».