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Enregistrement W4386593145 · doi:10.7189/jogh.13.04070

Improved estimates of foetal growth are associated with perinatal outcomes: A latent modelling approach in a population-based birth cohort

2023· article· en· W4386593145 sur OpenAlexaff
Bárbara Hatzlhoffer Lourenço, Paulo Augusto Ribeiro Neves, Marly Augusto Cardoso, Márcia C. Castro

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMedicineObstetricsGestational ageBirth weightPopulationConfidence intervalCohortPediatricsPregnancyOdds ratioDemographyInternal medicineBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We aimed to estimate latent foetal growth conditions and explore their determinants among maternal characteristics and ultrasound biometric parameters. We additionally investigated the influence of foetal growth conditions on perinatal variables. Methods: We used data from live-born singletons in the Maternal and Child Health and Nutrition in Acre, Brazil (MINA-Brazil Study) population-based birth cohort. Maternal and perinatal characteristics were assessed in medical records from the maternity hospital and interviews with participants from July 2015 to June 2016. A sub-sample went through ultrasound examinations during the antenatal period, with assessment of foetal head and abdominal circumferences, and femur length. We estimated latent foetal growth conditions with a structural equation modelling framework, informed by the child's birth weight z-scores (BWZ) and birth length z-scores (BLZ) according to gestational age. Odds ratios and 95% confidence intervals (CIs) for the occurrence of perinatal events were estimated according to linear predictions of the latent variable. Results: We included 1253 participants. Latent foetal growth conditions explained 88.3% of BWZ and 53.7% of BLZ variation. Maternal elevated blood pressure, primiparity, smoking, malaria, and insufficient gestational weight gain negatively impacted foetal growth conditions. In the subsample (n = 499), ultrasound biometric parameters assessed at 28 weeks were positively associated with the latent variable, with the largest contribution from foetal abdominal circumference. Each standardised unit of predicted foetal growth conditions halved the chance for preterm birth (95% CI = 0.26, 0.74) and longer hospital stay (>3 days) (95% CI = 0.28, 0.88). Conversely, BWZ and BLZ were not independently associated with these perinatal variables in separate logistic regression models. Conclusions: Latent foetal growth conditions jointly encompassing weight gain and linear growth during gestation were negatively influenced by a scenario of dual burden of maternal morbidities, with perinatal implications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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