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Enregistrement W1826601554 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.637.4

Breastfeeding, infant gut microbiota, and early childhood overweight (637.4)

2014· article· en· W1826601554 sur OpenAlexaffabout
Meghan B. Azad, Theodore Konya, David S. Guttman, Catherine J. Field, Malcolm R. Sears, Allan B. Becker, James Scott, Anita L. Kozyrskyj

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster UniversityPublic Health OntarioUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingOverweightMedicineGut floraChildhood obesityBreast feedingObesityPediatricsDemographyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Breastfeeding may be protective against obesity, but existing evidence is inconsistent. The gut microbiota, which itself is shaped by breastfeeding and other early‐life exposures, may also contribute to the development of obesity. OBJECTIVE: To determine whether breastfeeding is protective against early childhood overweight, and to explore related associations with the gut microbiota. METHODS: The study involved 346 full term infants from the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) national birth cohort. Mothers reported breastfeeding by standardized questionnaire, and child overweight was defined by weight‐for‐length z‐score (WFLz) according to World Health Organization standards. In a subset of 158 infants, the gut microbiota was characterized by Illumina 16S rRNA sequencing of fecal samples collected at 3 months. RESULTS: Breastfeeding rates (any breastfeeding) were 81%, 73%, and 46% at 3, 6 and 12 months, respectively. By 12 months, 16% of children were at risk for overweight (> 85th percentile WFLz). After adjusting for birth mode and maternal overweight, breastfeeding >6 months was associated with a significantly lower risk of child overweight (OR 0.35, 95%CI 0.18‐0.68). Gut microbiota composition and diversity were strongly influenced by breastfeeding (p<0.01 by permutational multivariate ANOVA), and were also associated with child overweight: breastfeeding promoted lower diversity and decreased abundance of Clostridiales (both p<0.01), characteristics which subsequently predicted a reduced risk of overweight (both p<0.05). CONCLUSIONS: Our results suggest that breastfeeding beyond 6 months protects against early childhood overweight, possibly by modifying the gut microbiota. These findings are relevant to infant nutrition‐based obesity prevention strategies. Future research will incorporate extended microbiota analyses, detailed nutrition assessments, and longitudinal measures of obesity throughout childhood. Grant Funding Source : Supported by the Candian Institutes of Health Research and AllerGen NCE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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