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Enregistrement W4386703850 · doi:10.1136/bmjopen-2023-073545

Study of How Adiposity in Pregnancy has an Effect on outcomeS (SHAPES): protocol for a prospective cohort study

2023· article· en· W4386703850 sur OpenAlexaff
Nicola Heslehurst, Raya Vinogradov, Giang T Nguyen, Theophile Bigirumurame, M. Dawn Teare, Louise Hayes, Susan C. Lennie, Victoria Murtha, Rebecca Tothill, Janine Smith, John Allotey, Luke Vale

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineProspective cohort studyPregnancyProtocol (science)Cohort studyObstetricsAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Maternal obesity increases the risk of multiple maternal and infant pregnancy complications, such as gestational diabetes and pre-eclampsia. Current UK guidelines use body mass index (BMI) to identify which women require additional care due to increased risk of complications. However, BMI may not accurately predict which women will develop complications during pregnancy as it does not determine amount and distribution of adipose tissue. Some adiposity measures (eg, waist circumference, ultrasound measures of abdominal visceral fat) can better identify where body fat is stored, which may be useful in predicting those women who need additional care. Methods and analysis This prospective cohort study (SHAPES, Study of How Adiposity in Pregnancy has an Effect on outcomeS) aims to evaluate the prognostic performance of adiposity measures (either alone or in combination with other adiposity, sociodemographic or clinical measures) to estimate risk of adverse pregnancy outcomes. Pregnant women (n=1400) will be recruited at their first trimester ultrasound scan (11+2–14+1weeks’) at Newcastle upon Tyne National Health Service Foundation Trust, UK. Early pregnancy adiposity measures and clinical and sociodemographic data will be collected. Routine data on maternal and infant pregnancy outcomes will be collected from routine hospital records. Regression methods will be used to compare the different adiposity measures with BMI in terms of their ability to predict pregnancy complications. If no individual measure performs better than BMI, multivariable models will be developed and evaluated to identify the most parsimonious model. The apparent performance of the developed model will be summarised using calibration, discrimination and internal validation analyses. Ethics and dissemination Ethical favourable opinion has been obtained from the North East: Newcastle & North Tyneside 1 Research Ethics Committee (REC reference: 22/NE/0035). All participants provide informed consent to take part in SHAPES. Planned dissemination includes peer-reviewed publications and additional dissemination appropriate to target audiences, including policy briefs for policymakers, media/social-media coverage for public and conferences for research Trial registration number ISRCTN82185177 .

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,010

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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