Meal Patterns, Dietary Fat Intake and Pancreatic Enzyme Use in Preadolescent Children With Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the usual pattern of intake and adherence to cystic fibrosis (CF) food and pancreatic enzyme replacement therapy (PERT) recommendations in preadolescent children with CF and pancreatic insufficiency (PI). METHODS: Children, 8 to 11 years old, with CF and PI were assessed for PERT adherence ratio (number taken/number prescribed per day) and energy and fat intake for 7 days (weighed food records), adherence to PERT and dietary recommendations, pulmonary function, growth status and stool fat malabsorption. Using the PERT adherence ratio, children were divided into good (> or =80%), moderate (60% to 79%) and poor (<60%) adherence groups. RESULTS: Of the 75 children (age, 9.3 +/- 1.0 years; forced expiratory volume in 1 s, 95 +/- 14% predicted), 61% consumed less than 120% of energy intake, and 72% consumed less than 40% of calories as fat recommended for CF. Using the PERT adherence ratio (mean +/- SD, 75 +/- 14%), 29%, 61% and 9% of children had good, moderate and poor adherence, respectively. Better adherence to PERT was significantly associated with missing fewer snacks, higher energy intake, greater fat content of snacks and poorer growth status. About 85% of the children were in the 500 to 4000 lipase unit (LU) of PERT (LU/g fat per day) and 500 to 2500 LU/kg per body weight per meal guidelines, whereas only 58% to 68% were within the guidelines for snacks. Eleven percent of children always took PERT at an inappropriate time after meals. CONCLUSIONS: Most preadolescent children with CF and PI did not meet dietary recommendations. Future educational and behavioral interventions focused on increasing PERT adherence with snacks, fat content of meals and snacks, appropriate timing of enzymes and adjustment of PERT and meal fat content are suggested.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».