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Enregistrement W1261164543 · doi:10.6000/1929-4247.2015.04.03.6

Use of Donkey Milk in Cases of Cow’s Milk Protein Allergies

2015· article· en· W1261164543 sur OpenAlexvenueno aff
Paolo Polidori, Ambra Ariani, Silvia Vincenzetti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDonkeyMedicineAllergyFood scienceCow milkImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human breast milk is the best nutritional support that insure the right development and influence immune status of the newborn infant. However, when it is not possible to breast feeding may be necessary to use commercial infant formulas that mimic, where possible, the levels and types of vitamins, minerals and other nutrients present in human milk. Despite this, some formula-fed infant develops allergy, atopic disease and differences in response to infection with respect to breast-fed infants. Donkey milk may be considered a good substitute for dairy cow’s milk derivatives in feeding children with severe Cow’s Milk Protein Allergy (CMPA) since its composition is closer to human milk compared to other species commonly bred. It has been proposed as an alternative to cow’s milk for children affected by CMPA when it is not possible breast feeding. Donkey milk is characterized by a low casein content, with values very close to human milk, and also total whey protein content in donkey milk is very close to that found in human milk but higher compared to bovine milk. Donkey milk has been used in several clinical trials involving children affected by CMPA because of the low allergenicity of this milk. The results shown in this review confirmed the nutritional characteristics of the protein fractions of donkey milk and the possibility of using donkey milk in feeding children with CMPA, particularly after an adequate lipid integration, including children with multiple food allergies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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