Liver Disease, Systemic Inflammation, and Growth Using a Mixed Parenteral Lipid Emulsion, Containing Soybean Oil, Fish Oil, and Medium Chain Triglycerides, Compared With Soybean Oil in Parenteral Nutrition–Fed Neonatal Piglets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal parenteral lipid emulsion for neonates should reduce the risk of intestinal failure-associated liver disease and inflammation, while supporting growth and development. This could be best achieved by balanced content of ω-6 and ω-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs). Using a neonatal piglet model of parenteral nutrition (PN), we compared a 100% soy oil-based emulsion (ω-6:ω-3 PUFA: 7:1) with a mixed lipid emulsion comprising 30% soy oil, 30% medium-chain triglycerides, 25% olive oil, and 15% fish oil (ω-6:ω-3 PUFA: approximately 2.5:1) with regard to liver disease, inflammation, and fatty acid content in plasma and brain. METHOD: Neonatal piglets, 3-6 days old, underwent jugular catheter insertion for isonitrogenous, isocaloric PN delivery over 14 days. The IL group (n = 8) was treated with Intralipid; the ML group (n = 10) was treated with the mixed lipid (SMOFlipid). Bile flow, liver chemistry, C-reactive protein (CRP), and PUFA content in plasma phospholipids and brain were compared. RESULTS: Compared with the IL group, ML-treated piglets had increased bile flow (P = .008) and lower total bilirubin (P = .001) and CRP (P = .023) concentrations. The ω-6 long-chain PUFA content was lower in plasma and brain for the ML group. The key ω-3 long-chain PUFA for neonatal development, docosahexaenoic acid (DHA), was not different between groups. CONCLUSION: The mixed lipid, having less ω-6 PUFA and more ω-3 PUFA, was able to prevent liver disease and reduce systemic inflammation in PN-fed neonatal piglets. However, this lipid did not increase plasma or brain DHA status, which would be desirable for neonatal developmental outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».