Maternal Profiles Account for Birth Weight Differences Across Ethnicities: Results from Three Canadian Birth Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Background Marked differences in birth weight (BW) between South Asian and White European-origin populations are well-documented and pose public health concerns. Methods We analyzed fetal BW, the fat mass (FM), and fat-free mass (FFM) components in South Asian (n=938) and White European (n=3,044 and 804) newborns from three Canadian birth cohorts, examining the contribution of 16 maternal factors to observed BW differences using epidemiological and Mendelian randomization analyses. Findings South Asian newborns had on average, a significantly lower BW (3.3±0.4kg) than White Europeans (3.5±0.5kg), even after accounting for birth length (p<0.001). FFM was the primary driver of this difference, contributing to 0.22kg lower BW (p<2.2E-16), while FM had a significant but weaker counteracting effect of 0.01kg higher BW in South Asians (p=0.006). Five maternal factors demonstrated a direct maternal genetic influence: pre-pregnancy weight primarily increased BW via FFM, it also had a non-negligible increasing effect on FM. On the other hand, maternal glucose and gestational diabetes mellitus (GDM) causally increased BW through FM accumulation. Maternal height had a minimal effect only on FFM. After adjusting for these 5 maternal predictors, roughly 50% of the ethnic difference in BW (0.1kg; 95% CI: 0.067-0.13kg) was accounted for. Interpretation Different maternal factors influence specific components of BW. Targeting body fat reduction and maternal glucose regulation in South Asian mothers may help reduce the intergenerational transmission of increased FM and its associated adverse health outcomes. Funding This study was funded by the Canadian Institutes of Health Research DOHaD Team Grant: MWG-146332.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».