Maternal Metabolic Health and Mother and Baby Health Outcomes (MAMBO): Protocol of a Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic disease is increasingly impacting women of reproductive age. In pregnancy, uncontrolled metabolic disease can result in offspring with major congenital anomalies, preterm birth, and abnormal fetal growth. Pregnancy also accelerates the complications of metabolic diseases in mothers resulting in an increased risk of premature cardiovascular events. Despite the convincing evidence that preconception care can largely mitigate the risks of metabolic disease in pregnancy, there are few data about how to identify the highest-risk women so that they can be connected with appropriate preconception care services. OBJECTIVE: The aim of the study is to determine the maternal phenotype that represents the highest risk of having adverse neonatal and maternal pregnancy outcomes. METHODS: This will be a prospective cohort study of 500 women recruited in early pregnancy. The primary outcome is a composite of offspring born small for gestational age (SGA) or large for gestational age (LGA) (customized birthweight ≤10th and ≥90th centile for gestational age). Secondary outcomes are (1) composite of adverse neonatal birth outcomes (SGA, LGA, major congenital abnormalities, preterm birth [<37 weeks' gestation]) and (2) composite of new maternal metabolic outcomes (gestational diabetes, diabetes in pregnancy, type 2 diabetes [T2D] or prediabetes; gestational hypertension, preeclampsia, eclampsia or new essential hypertension after pregnancy; and gestational weight gain ≥20kg or new overweight/obesity at the 12-18 months postpartum visit). A multivariable logistic regression analysis will be conducted to identify candidate predictors of poor pregnancy outcomes due to metabolic disease. From this model, model coefficients and the associated 95% CIs will be extracted to derive the risk score for predicting the delivery of LGA/SGA offspring (primary outcome) and composites of adverse neonatal outcomes and maternal outcomes (secondary outcomes). RESULTS: Seed funding for the project was acquired in November 2022 and subsequent funding was acquired in May 2024. The first participant was recruited on March 23, 2023. At the time of manuscript submission, 402 participants have been recruited. Data analysis has not yet been performed. Results are expected to be published in the first half of 2027. CONCLUSIONS: This is a prospective observational cohort study that intends to identify the metabolic disease risk factors, or combination of factors, that are most likely to cause adverse maternal and fetal health outcomes. These characteristics will be used to develop a risk calculator which will assist in identifying the highest risk women and in triaging them to appropriate services. The study has been approved by the institutional Human Research Ethics Committee (HREC/90080/MH-2022). TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12623000037606; https://tinyurl.com/yeytsxtp. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/72542.
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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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».