Prise de poids gestationnelle optimale pour les femmes obèses
Bibliographic record
Abstract
En 2013, la Société des obstétriciens et gynécologues du Canada (SOGC) a révisé les recommandations de prise de poids gestationnel. Cependant, un nombre croissant d'évidences suggère que ces recommandations devraient être mises à jour pour les femmes obèses (IMC ≥ 30 kg/m²) afin de minimiser leurs risques de complications périnatales associées à l'obésité. Objectifs : 1. Évaluer l'association entre les recommandations de la SOGC et les risques de complications périnatales et maternelles; et 2. Estimer l'intervalle optimal de prise de poids chez les femmes obèses. Méthode : Deux analyses secondaires de l'essai randomisé QUARISMA incluant les femmes obèses ayant accouché de singleton à terme en présentation céphalique au Québec de 2008 à 2011. Le critère de jugement primaire était un risque composite de morbidité néonatale majeure. Les critères de jugement secondaires comprenaient des risques néonatals , maternels et obstétricaux. Le gain de poids recommandé par la SOGC (groupe de référence) a été comparé à des catégories de prise de poids préétablies en utilisant la régression logistique. Résultats : Parmi les 16 808 femmes obèses éligibles, 19% ont pris moins de poids que recommandé, 26% ont pris du poids tel que recommandé (5-9.09 kg) et 55% en ont pris plus. Les résultats ont montré une réduction significative des risques de morbidité néonatale majeure (RCa=0.69, IC95%=0.51-0.94) parmi les femmes ayant pris moins de poids que recommandé lorsque comparées au groupe de référence. Dans un second temps, il a été établi que l'intervalle de prise de poids optimal était de -1 à 4 kg, avec une réduction significative du risque de morbidité néonatale majeure (RCa=0.49, 95%CI=0.33-0.73, P<0.001). Conclusion : Les résultats suggèrent que les lignes directrices actuelles devraient être révisées pour les femmes obèses, et qu'une prise de poids réduite pourrait leur être recommandée.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".