The Impact of Excessive Gestational Weight Gain on Adverse Perinatal Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The purpose of this study was to systematically review the potential effects of a pregnant woman’s excessive gestational weight gain on adverse perinatal outcomes affecting the mother and the fetus/neonate. Methods: Medline/PubMed, Scopus, CADTH Grey Matters and National Archive of PhD Theses were systematically searched for all relevant studies published. Assessments of the risk of bias in the included studies were made according to the tool “The Newcastle–Ottawa Scale (NOS)”. Results: Five publications met all the inclusion criteria and were included in this review. The risk of bias in all the included studies was low. One study supports the detrimental effect of excessive gestational weight gain on the risk of gestational diabetes mellitus, one study on the risk of preterm birth, five studies on the risk of macrosomia-high birthweight of the neonate, three studies on the risk of a large-for-gestational-age neonate, three studies on the risk of hypertensive disorders of pregnancy, one study on the risk of gestational hypertension and preeclampsia, five studies on the risk of delivery by cesarean section and one study on the risk of neonatal hypoglycemia requiring treatment. One study supports the beneficial effect of excessive gestational weight gain on the risk of preterm birth, two studies on the risk of a small-for-gestational-age neonate and two studies on the risk of low birthweight of the neonate. Conclusions: The study presents the most recent and strong evidence regarding the negative effect of excessive gestational weight gain on most adverse perinatal outcomes. However, excessive gestational weight gain has a beneficial effect in a very limited number of outcomes.
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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 | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».