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Enregistrement W1507583931 · doi:10.1111/mcn.12053

Establishment of micromethods for macronutrient contents analysis in breast milk

2013· article· en· W1507583931 sur OpenAlexaff
Arum Choi, Gerhard Fusch, Niels Rochow, N. M. Sheikh, Christoph Fusch

Notice bibliographique

RevueMaternal and Child Nutrition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoseBreast milkMedicineInfant formulaFood sciencePediatricsChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercially available milk analysers were originally developed for use in the dairy industry, but they are now used to analyse macronutrient content of breast milk in clinical studies and routine care of the premature or very low birthweight (VLBW) infants. Due to the different composition of cow and breast milk, these devices need to be validated against reference methods before they can be used in daily routine. However, current reference methods require a sample volume of 30-100 mL to analyse fat, protein and lactose. It is not feasible to obtain this volume of milk for research purposes, especially from VLBW infants as lactation may be delayed or impaired and the limited volume of breast milk must be provided to the infant. To support validation of milk analysers in both clinical and research settings, the aim of this study is to establish and validate micromethods for precise macronutrient analysis in small volume of breast milk and conduct a feasibility study of the micromethods as a post-validation. Methods include a modified Mojonnier ether extraction (fat), elemental analysis (protein) and ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (lactose). We were able to downsize volumes required for analysis of fat, protein and lactose to 1 mL, 260 μL and 100 μL; corresponding coefficients of variation are 1.7, 1.8 and 2.3%, respectively. The presented methods allow for reliable and precise analyses of macronutrients in ≤1.5 mL of breast milk and will be used to validate milk analysers.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,401

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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