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Enregistrement W4392656507 · doi:10.3389/fpubh.2024.1354355

Pre-pregnancy body mass index, gestational diabetes mellitus, and gestational weight gain: individual and combined effects on fetal growth

2024· article· en· W4392656507 sur OpenAlexaff
Yanyu Lyu, Mingming Cui, Lingling Zhang, Guang Zheng, Hanxiao Zuo, Qingyong Xiu, Prakesh S. Shah

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational diabetesMedicineObstetricsBody mass indexOverweightPregnancyWeight gainOdds ratioGestationGestational ageObesityInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Pre-pregnancy body mass index (BMI), gestational diabetes mellitus (GDM), and gestational weight gain (GWG) are interlinked and may play a complex role in fetal growth. We aimed to examine the relationship between pre-pregnancy BMI, GDM, GWG, and fetal growth outcomes and explore the contribution of GDM and GWG to the relationship between Pre-pregnancy obesity/overweight and large-for-gestational-age (LGA) in a prospective cohort. Methods We prospectively recruited women in the first trimester and having one-step GDM screened with a 75-g oral glucose tolerance test between 24 and 28 weeks of gestation ( n = 802). Outcomes included LGA, small-for-gestational-age (SGA), and preterm birth. To assess the individual and cumulative associations between pre-pregnancy BMI, GDM, GWG, and these outcomes, we used multivariate logistic regression analysis. Furthermore, we employed structural equation modeling (SEM) to investigate the mediating role of GDM and excessive GWG in the correlation between pre-pregnancy overweight/obesity and LGA. Results Pre-pregnancy obesity, GDM, and excessive GWG were all independently associated with increased odds of LGA. Inadequate GWG was associated with higher odds of preterm birth. Compared with women unexposed to pre-pregnancy overweight/obesity, GDM, or excessive GWG, women exposed any two conditions had higher odds for LGA (AOR 3.18, 95% CI 1.25–8.11) and women with coexistence of all had the highest odds for LGA (AOR 8.09, 95% CI 2.18–29.97). The mediation analysis showed that GDM explained 18.60% ( p < 0.05) of the total effect of pre-pregnancy overweight/obesity on LGA, and GWG explained 17.44% ( p < 0.05) of the total effect. Conclusion Pre-pregnancy obesity/overweight, GDM, and excessive GWG are associated with higher odds of fetal growth disturbances as individual factors and when they co-exist. The effect of pre-pregnancy overweight/obesity on LGA is partially achieved through GDM and excessive GWG.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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