Early Weight Gain, Linear Growth, and Mid‐childhood Blood Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate relations of change in body mass index (BMI) and length/height during 4 early life age intervals (birth to 6mo, 6mo to 1y, 1 to 2y, and 2 to 3y) with mid‐childhood systolic blood pressure (SBP), and to evaluate for effect modification by birth size (birthweight‐for‐gestational age z‐score). Methods We studied 957 participants in Project Viva, an ongoing U.S. pre‐birth cohort. Using multivariable linear regression, we examined the associations of weight gain (change in body mass index [BMI] z‐score) change and linear growth (change in length/height z‐score) during each time period with mid‐childhood SBP, adjusting for maternal education, age, pre‐pregnancy BMI, and smoking; and child's age, sex, race/ethnicity, continuous birthweight‐for‐gestational age z‐score, and growth in preceding periods. We examined interaction of these growth measures with birth size according to small (<10 th percentile of sex‐ and gestational‐age specific birthweight), appropriate (10 th to <90 th percentile), and large‐for‐gestational age (≥90 th percentile). Results Children were 7.9 ± 0.8 years at time of SBP assessment; 50.3% were girls and most were white (65%). Mean ± SD SBP was 94.4 ± 8.8 mmHg and DBP was 54.3 ± 5.7 mmHg. Each additional z‐score gain in BMI from birth to 6mo and 2 to 3y was associated with 0.81 (95% CI: 0.15, 1.46) and 1.61 (0.33, 2.89) mmHg higher systolic SBP, respectively. Gain in length from 1 to 2y was related to higher SBP among boys (2.24 [0.89, 3.60] mmHg per z‐score) but not girls (−0.18 [−1.60, 1.25] mmHg per z‐score). There was no evidence of effect modification by birth size. Conclusions Faster gain in BMI during the first 6 postnatal months and in the preschool years may lead to higher SBP in mid‐childhood, regardless of size at birth. Strategies to reduce accrual of excess adiposity during early life may bring long‐term benefits for cardiovascular health Support or Funding Information This work was supported by the US National Institutes of Health (K24 HD069408, R37 HD 034568, P30 DK092924).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».