Improved estimates of foetal growth are associated with perinatal outcomes: A latent modelling approach in a population-based birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».