O-122 Target Fortification (tfo) Of Breast Milk With Fat, Protein And Carbohydrates For Preterm Infants: Influence Of Commercially Available Fortifiers On Macronutrient Intake
Notice bibliographique
Résumé
Background TFO of breast milk (BM) overcomes the uncertainty of macronutrient intake in fixed dose fortification (FDF) resulting from natural variation in breast milk and improves growth of VLBW infants. Objective To study variation of macronutrient intake and energy ratios when TFO is done using four different milk fortifiers and based on various frequencies of milk measurements. Study design Ten infants, GA: 26.1 ± 1.3 wks, BW: 890 ± 210 g. Daily measurements (n = 210) of native BM’s fat, protein (NIR milk analyzer), and lactose (UPLC-MS/MS) levels provided the basis for model calculation to add fat, protein and carbohydrates using modular products after FDF with either FM85, FMS, Enfamil, or Similac to meet ESPGHAN recommendations. BM measurement frequencies were 7/wk, 5/wk, 3/wk, 2/wk, 1/wk, and 0/wk (only FDF). Results Measurement 2/wk increased mean macronutrient intake and day-to-day variation was not higher compared to native BM. Day-to-day variation decreased with increasing frequency of milk analysis (Fig). After adding FDF mean carbohydrate level already exceeded in 3 fortifiers and median fat level in 1 fortifier leading to higher calorie intake than target levels. TFO 7/wk achieved macronutrient levels close to target when routine fortifier was composed with 1.1 g protein/dL (no fat, no CHO) whereas for measurements 1–2/wk, it was achieved with composition of fat 0.4g/dL, protein 1.2g/dL and carbohydrate 1.1g/dL. Conclusions Measurements of macronutrient 1–2/wks might provide a reasonable balance between workload and clinical outcome. Due to different composition of fortifiers, either target values for macronutrients or composition of fortifier for use with TFO needs to be reconsidered in order to achieve recommended intake.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».