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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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