Early Growth and Dysmetabolism at 11.5 years: A Cohort Analysis of the PROBIT Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Rapid infant weight gain predicts higher BMI in later life, but few studies have examined interactions with size at birth or associations with other cardiometabolic risk markers. Methods: In 13,576 Belarusian children enrolled at birth in the Promotion of Breastfeeding Intervention Trial, we modeled weight gain trajectories from birth to 8.5 years and at 11.5 years we measured BMI and calculated an internal metabolic risk z‐score from fasting insulin, glucose, SBP, Apo A1 and waist circumference. Using linear regression models we adjusted for parental sociodemographics and BMI, and child weight & length at prior ages. Results: Faster postnatal weight gain in all age periods was associated all markers of cardio‐metabolic risk except ApoA1, with increasingly stronger estimates at successively older ages. Associations were strongest for adiposity outcomes. Effect estimates (all expressed as kg/year) of weight gain on overall metabolic z‐score were 0.03 (95% CI: 0.02, 0.04) for 0‐3 months; 0.08 (0.06, 0.09) for 3‐12 months; 0.21 (0.18, 0.23) for 12‐34 months, and 0.31 (0.29, 0.33) for 34 months – 8.5 years.In SGA, AGA, and LGA infants growth during infancy had similar associations with outcomes, but faster weight gain after 12 months was much more strongly associated with adverse outcomes in SGA vs. LGA or AGA infants, whereas effects were similar in LGA vs. AGA children. In all 3 groups, associations with adverse outcomes were strongest for growth at older vs. younger ages. Conclusion Faster growth in later childhood predicted adverse metabolic outcomes more strongly compared with growth during infancy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».