MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7066855628

Interpregnancy Weight Change Among Mothers of a Child with a Major Congenital Anomaly: A Danish Nationwide Cohort Study

2022· article· en· W7066855628 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanishSick childPregnancyCohort studyCohortSingletonLow birth weightUniversity hospitalExcellence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eyal Cohen,1– 3 Péter Szentkúti,4 Erzsébet Horváth-Puhó,4 Hilary K Brown,3,5 Sonia M Grandi,2 Henrik Toft Sørensen,4,6 Joel G Ray2,3,7 1Department of Pediatrics and Edwin S.H. Leong Centre for Healthy Children, The Hospital for Sick Children, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 2Child Health Evaluative Sciences, The Hospital for Sick Children, Toronto, Ontario, Canada; 3Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 4Department of Clinical Epidemiology, Aarhus University Hospital, Aarhus, Denmark; 5Department of Health & Society, University of Toronto Scarborough; 6Clinical Excellence Research Center, Stanford University, Stanford, CA, USA; 7St.Michael’s Hospital Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, CanadaCorrespondence: Eyal Cohen, Department of Pediatrics and Edwin S.H. Leong Centre for Healthy Children, The Hospital for Sick Children, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada, Tel +1 416-813-7654, Email eyal.cohen@sickkids.caBackground: The mother of an infant with a major congenital anomaly is at a higher risk of premature cardiometabolic disease, possibly from chronic caregiver stress and distraction from self-care, including maintaining a healthy lifestyle and body weight.Objective: To compare the interpregnancy weight gain in women whose first infant had a major congenital anomaly vs those without an affected child.Methods: Multivariable linear regression compared women whose infant had an anomaly vs those whose infant did not, adjusting for interpregnancy time interval, demographics, smoking and health status at the first pregnancy.Results: Of the 199,536 women who had two consecutive singleton births, 4035 (2.0%) had a child with an anomaly at the first birth. The mean (SD) maternal BMI at the start of the first pregnancy was 24.1 (4.7) and 23.7 (4.4) kg/m2 in women with, and without, an anomaly-affected newborn. By the start of the second pregnancy, 3 years later, they had gained a mean (SD) of 2.2 (5.5) and 1.8 (5.2) kg, respectively – an adjusted absolute higher gain of 0.26 kg (95% CI 0.10 to 0.42) in women with an anomaly-affected first-born infant compared to those with an unaffected pregnancy. The adjusted interpregnancy weight gain difference was greatest in women whose first-born infant had a multi-organ anomaly at 0.59 kg (95% CI 0.02 to 1.16). The adjusted odds ratio of moving from a normal BMI category of 18.5– 24.9 kg/m2 in the first pregnancy, to an overweight or obese BMI category of 25+ kg/m2 in the second, was 1.18 (95% CI 1.06 to 1.32) comparing mothers with vs without an anomaly-affected child in the first pregnancy.Conclusion: Mothers of an infant with a major congenital anomaly have a modestly higher interpregnancy weight gain and tend to climb to a higher BMI category. The long-term implications of this greater weight trajectory require further study.Keywords: weight gain, congenital anomaly, inter-pregnancy, body mass index

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetHistory of Computing TechnologiesTravaux en français237 207