A Scoping Review of the Relationship Between Maternal BMI and Offspring Incidence of Respiratory Infection: Where Do We Go From Here?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pregnancy complications, including high maternal BMI, are associated with altered early development and child health outcomes. A growing body of work links the prenatal environment, specifically maternal BMI, with respiratory infections in offspring. In this rapid review, the authors review the literature supporting the hypothesis that high maternal BMI during pregnancy is associated with childhood respiratory infection incidence. Methods: The authors employed systematic search criteria in known databases-EMBASE, EMCARE, MEDLINE, CINAHL, and PsychINFO-searching from inception to January 2023. Included were primary research studies that involved (1) human pregnancy, (2) pregravid or gestational overweight or obesity, and (3) childhood respiratory infection with or without hospitalization. Results: Only 7 population-based cohort studies met the criteria, investigating maternal BMI as an exposure and childhood respiratory infection as an outcome (age 6 months to 18 years). Therefore, the authors conducted a qualitative analysis, and outcomes were reported. The authors found that >85% of the albeit few published studies support the hypothesis that maternal BMI may have independent and profound consequences on respiratory infection risk across childhood. Discussion: This area of research needs large-scale, well-controlled studies to better understand the relationship between maternal BMI and childhood respiratory infection. Possible resources such as cohort catalogs and combined databases are discussed. These findings add to the growing evidence that early environmental factors influence lifelong respiratory health. By incorporating a life course approach to infectious disease risk, policy makers can put this research to work and target health vulnerabilities before they arise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».