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Enregistrement W4386916005 · doi:10.1136/bmj-2022-072249

Suboptimal gestational weight gain and neonatal outcomes in low and middle income countries: individual participant data meta-analysis

2023· review· en· W4386916005 sur OpenAlexfundno aff
Nandita Perumal, Dongqing Wang, Anne Marie Darling, Enju Liu, Molin Wang, Tahmeed Ahmed, Parul Christian, Kathryn G. Dewey, Gilberto Kac, Stephen Kennedy, Vishak Subramoney, Brittany Briggs, Wafaie Fawzi

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineWeight gainPregnancyBody mass indexMeta-analysisObstetricsConfoundingAnthropometryBirth weightGestational ageProspective cohort studyConfidence intervalRelative riskGestationPediatricsDemographyInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To estimate the associations between gestational weight gain (GWG) during pregnancy and neonatal outcomes in low and middle income countries. Design Individual participant data meta-analysis. Setting Prospective pregnancy studies from 24 low and middle income countries. Main outcome measures Nine neonatal outcomes related to timing (preterm birth) and anthropometry (weight, length, and head circumference) at birth, stillbirths, and neonatal death. Analysis methods A systematic search was conducted in PubMed, Embase, and Web of Science which identified 53 prospective pregnancy studies published after the year 2000 with data on GWG, timing and anthropometry at birth, and neonatal mortality. GWG adequacy was defined as the ratio of the observed maternal weight gain over the recommended weight gain based on the Institute of Medicine body mass index specific guidelines, which are derived from data in high income settings, and the INTERGROWTH-21st GWG standards. Study specific estimates, adjusted for confounders, were generated and then pooled using random effects meta-analysis models. Maternal age and body mass index before pregnancy were examined as potential modifiers of the associations between GWG adequacy and neonatal outcomes. Results Overall, 55% of participants had severely inadequate (<70%) or moderately inadequate (70% to <90%) GWG, 22% had adequate GWG (90-125%), and 23% had excessive GWG (≥125%). Severely inadequate GWG was associated with a higher risk of low birthweight (adjusted relative risk 1.62, 95% confidence interval 1.51 to 1.72; 48 studies, 93 337 participants; τ 2 =0.006), small for gestational age (1.44, 1.36 to 1.54; 51 studies, 93 191 participants; τ 2 =0.016), short for gestational age (1.47, 1.29 to 1.69; 40 studies, 83 827 participants; τ 2 =0.074), and microcephaly (1.57, 1.31 to 1.88; 31 studies, 80 046 participants; τ 2 =0.145) compared with adequate GWG. Excessive GWG was associated with a higher risk of preterm birth (1.22, 1.13 to 1.31; 48 studies, 103 762 participants; τ 2 =0.008), large for gestational age (1.44, 1.33 to 1.57; 47 studies, 90 044 participants; τ 2 =0.009), and macrosomia (1.52, 1.33 to 1.73; 29 studies, 68 138 participants; τ 2 =0) compared with adequate GWG. The direction and magnitude of the associations between GWG adequacy and several neonatal outcomes were modified by maternal age and body mass index before pregnancy. Conclusions Inadequate and excessive GWG are associated with a higher risk of adverse neonatal outcomes across settings. Interventions to promote optimal GWG during pregnancy are likely to reduce the burden of adverse neonatal outcomes, however further research is needed to assess optimal ranges of GWG based on data from low and middle income countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,366
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,086 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations78
Publié2023
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Résumé présentoui

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