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Enregistrement W4387601309 · doi:10.1038/s41366-023-01382-6

Gestational weight loss and fetal growth in uncomplicated pregnancies among women with obesity: a population-based retrospective cohort study

2023· article· en· W4387601309 sur OpenAlexafffundabout
Yanfang Guo, Sara C. S. Souza, Liam Bruce, Rong Luo, Darine El‐Chaâr, Laura Gaudet, Katherine A. Muldoon, Steven Hawken, Sandra Dunn, Alysha L. J. Dingwall‐Harvey, Mark Walker, Shi Wu Wen, Daniel J. Corsi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreOttawa Public HealthQueen's UniversityOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineGestational ageObstetricsBody mass indexSmall for gestational agePregnancyBirth weightPopulationGestationObesityCohort studyRetrospective cohort studyWeight gainInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective The impact of gestational weight loss (GWL) on fetal growth among women with obesity remains unclear. This study aimed to examine the association between weight loss during pregnancy among women with body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m 2 and the risk of small-for-gestational-age (SGA) and large-for-gestational-age (LGA) neonates. Methods We conducted a retrospective, population-based cohort study of women with pre-pregnancy obesity that resulted in a singleton live birth in 2012-2017, using birth registry data in Ontario, Canada. Women with pregnancy complications or health conditions which could cause weight loss were excluded. GWL is defined as negative gestational weight change (≤0 kg). The association between GWL and fetal growth was estimated using generalized estimating equation models and restricted cubic spline regression analysis. Stratified analysis was conducted by obesity class (I:30–34.9 kg/m 2 , II:35–39.9 kg/m 2 , and III + : ≥40 kg/m 2 ). Results Of the 52,153 eligible women who entered pregnancy with a BMI ≥ 30 kg/m 2 , 5.3% had GWL. Compared to adequate gestational weight gain, GWL was associated with an increased risk of SGA neonates (aRR:1.45, 95% CI: 1.30–1.60) and a decreased risk of LGA neonates (aRR: 0.81, 95% CI:0.73–0.93). Non-linear L-shaped associations were observed between gestational weight change and SGA neonates, with an increased risk of SGA observed with increased GWL. On the contrary, non-linear S-shaped associations were observed between gestational weight change and LGA neonates, with a decreased risk of LGA observed with increased GWL. Similar findings were observed from the stratified analysis by obesity class. Conclusion These findings highlight that GWL in women with obesity may increase the risk of SGA neonates but reduce the risk of LGA neonates. Recommendations of GWL for women with obesity should be interpreted with caution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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