Heterogeneity in the association between a dietary pattern high in fat, sugar, and sodium and adverse pregnancy outcomes by maternal characteristics: a United States pregnancy cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Precision nutrition" aims to recognize variation in response to dietary patterns to inform tailored advice based on behavioral, social, environmental, genetic, and metabolic factors. OBJECTIVES: We sought to identify characteristics of pregnant individuals that modify the associations between a high fat, sugar, and sodium diet and poor perinatal outcomes. METHODS: We used data from 8054 participants in the Nulliparous Pregnancy Outcomes Study: monitoring mothers-to-be (8 United States medical centers, 2010‒2013), a prospective cohort study. Usual periconceptional dietary intake was assessed at 6‒13 wk of gestation using a food frequency questionnaire. The exposure was a high fat, sugar, and sodium dietary pattern compared with all other diet patterns. The outcome was a composite of 1 or more perinatal outcomes: preeclampsia, gestational diabetes, preterm birth, or small-for-gestational-age birth. We used the doubly robust learner, which enables the use of machine learning to identify maternal characteristics that modify the effect of the dietary pattern on the composite outcome. RESULTS: Approximately 29% had a dietary pattern that was high in fat, sugar, and sodium. One quarter had any adverse pregnancy outcome. The confounder-adjusted association between a high fat, sugar, and sodium dietary pattern and risk of the adverse composite pregnancy outcome was stronger among certain subgroups of the cohort than others, including individuals with a higher BMI, lower socioeconomic status, and non-Hispanic Black race/ethnicity. For instance, compared with other diet patterns, intake of a diet high in fat, sugar, and sodium was associated with 5.9 excess cases per 100 pregnancies {adjusted risk difference 0.059 [95% confidence interval (CI): 0.012, 0.11]} among individuals living in a high-poverty neighborhood, but 2.3 excess cases per 100 pregnancies (0.023; 95% CI: -0.011, 0.057) among those residing in a low-poverty neighborhood. CONCLUSIONS: This work may provide clues that contribute to a deeper understanding of the heterogeneity in dietary responses in pregnancy.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».