Arabic
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
American Journal of Epidemiology 2019-Jul

Invited Commentary: The Causal Association Between Obesity and Stillbirth-Strengths and Limitations of the Consecutive-Pregnancies Approach.

يمكن للمستخدمين المسجلين فقط ترجمة المقالات
الدخول التسجيل فى الموقع
يتم حفظ الارتباط في الحافظة
Jonathan Snowden
Stephanie Leonard

الكلمات الدالة

نبذة مختصرة

There has been a resurgence in analyses of consecutive pregnancies (or similarly, sibling designs) in perinatal and pediatric epidemiology. These approaches have attractive qualities for estimating associations with complex multifactorial exposures like obesity. In an article appearing in this issue of the Journal, Yu et al. (Am J Epidemiol. 2019;188(7):1328-1336) apply a consecutive-pregnancies approach to characterize the risk of stillbirth among women who develop obesity between pregnancies ("incident obesity"). Working within a causal framework and using parametric and nonparametric estimation techniques, the authors find an increase in stillbirth risk associated with incident obesity. Risk differences varied between 0.4 per 1,000 births (95% confidence interval (CI): 0.1, 0.7) and 6.9 per 1,000 births (95% CI: 3.7, 10.0), and risk ratios ranged from 1.12 (95% CI: 1.02, 1.23) to 2.99 (95% CI: 2.19, 4.08). The strengths of this approach include starting from a clearly defined causal estimand and exploring the sensitivity of parameter estimates to model selection. In this commentary, we put these findings in the broader context of research on obesity and birth outcomes and highlight concerns regarding the generalizability of results derived from within-family designs. We conclude that while causal inference is an important goal, in some instances focusing on formulation of a causal question drives results away from broad applicability.

انضم إلى صفحتنا على الفيسبوك

قاعدة بيانات الأعشاب الطبية الأكثر اكتمالا التي يدعمها العلم

  • يعمل في 55 لغة
  • العلاجات العشبية مدعومة بالعلم
  • التعرف على الأعشاب بالصورة
  • خريطة GPS تفاعلية - ضع علامة على الأعشاب في الموقع (قريبًا)
  • اقرأ المنشورات العلمية المتعلقة ببحثك
  • البحث عن الأعشاب الطبية من آثارها
  • نظّم اهتماماتك وابقَ على اطلاع دائم بأبحاث الأخبار والتجارب السريرية وبراءات الاختراع

اكتب أحد الأعراض أو المرض واقرأ عن الأعشاب التي قد تساعد ، واكتب عشبًا واطلع على الأمراض والأعراض التي تستخدم ضدها.
* تستند جميع المعلومات إلى البحوث العلمية المنشورة

Google Play badgeApp Store badge