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Enregistrement W4403153541 · doi:10.1210/jendso/bvae163.1558

8570 Association Between Preconception Lifestyle and Anthropometric Modifications and Fertility outcomes in Women with Infertility and Obesity

2024· article· en· W4403153541 sur OpenAlexaff
Alexandra Thibodeau, CHRISTOPHE RICHER DIT LAFLÈCHE, Gérard Ngueta, Matea Bélan, Farrah Jean-Denis, Marie‐France Langlois, Marie-Hélène Pesant, Belina Carranza Mamane, Jean‐Patrice Baillargeon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfertilityAnthropometryFertilityObesityMedicineAssociation (psychology)GynecologyObstetricsEnvironmental healthPsychologyPregnancyEndocrinologyInternal medicinePopulationBiologyGeneticsPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: A. Thibodeau: None. C. Richer dit Laflèche: None. G. Ngueta: None. M. Belan: None. F. Jean-Denis: None. M. Langlois: None. M. Pesant: None. B. Carranza Mamane: None. J. Baillargeon: Grant Recipient; Self; Ferring Pharmaceuticals. Introduction: Infertility is a common problem that is affected by many lifestyle behaviors, and preconception lifestyle modifications are recommended in women with infertility and obesity. This study thus aims to explore whether preconception lifestyle or anthropometric changes are associated with a viable pregnancy or a live birth in this population. Methods: This prospective cohort study, nested within a randomized controlled trial that recruited 127 women with infertility and obesity at an academic fertility clinic, reports on 70 women who had at least one research visit during their follow-up until the onset of pregnancy or a maximum of 18 months. Lifestyles were assessed using a questionnaire. Logistic regression was used to examine the association between changes in lifestyle or anthropometry and the occurrence of a viable pregnancy or live birth. Changes were defined by the incremental area under the curve (divided by follow-up time; iAUC) and the difference between baseline and the minimum or maximum measure achieved during follow-up. Regressions were corrected for baseline measures of the age of both partners, waist circumference, multiparity, socioeconomic status and multivitamin use. Results: The odds of a pregnancy and live birth were higher among women who had a greater minimum change (improvement) in their weekly consumption of fruits (p=.028/.014) or dairy products (p=.005/.003), in their reduction of tobacco use (p=.038/NS), in their sleep duration (p=.044/NS), or in their loss of weight, waist circumference or fat mass (p=.007/.007; .006/.006; .045/.019). Unexpectedly, a higher maximum change in energy expenditure was associated with lower odds of pregnancy (p=.013). Multivariate analyses showed that a higher minimum change in fruit consumption (p=.008), in tobacco use reduction (p=.033), and waist circumference loss (p=.002), and a lower maximum change in energy expenditure (p=.008) were all independently associated with the occurrence of pregnancy, after adjustment for the abovementioned potential confounders. For live birth, a higher minimum change in dairy products consumption (p=.012), in tobacco use reduction (p=.017), and in weight loss (p=.003) were all independently associated with a live birth. Conclusion: Our exploratory analyses are among the first to show that preconception lifestyle improvements are associated with the occurrence of a viable pregnancy and live birth in women with infertility and obesity, particularly higher minimal and sustained changes in fruit and dairy product intake and tobacco reduction. Higher minimal and sustained weight or waist circumference losses also contributed to improve their fertility, as expected. However, the negative association between higher energy expenditure and pregnancy was unexpected and requires further evaluation. Presentation: 6/1/2024

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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