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Enregistrement W2024698696 · doi:10.1186/1471-2431-14-216

A systematic review and meta-analysis of the nutrient content of preterm and term breast milk

2014· review· en· W2024698696 sur OpenAlexaff
Dominica Gidrewicz, Tanis R. Fenton

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoseBreast milkMedicineColostrumLactationGestational ageAnimal scienceCaseinComposition (language)PregnancyFood sciencePhysiologyBiologyImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast milk nutrient content varies with prematurity and postnatal age. Our aims were to conduct a meta-analysis of preterm and term breast milk nutrient content (energy, protein, lactose, oligosaccharides, fat, calcium, and phosphorus); and to assess the influence of gestational and postnatal age. Additionally we assessed for differences by laboratory methods for: energy (measured vs. calculated estimates) and protein (true protein measurement vs. the total nitrogen estimates). METHODS: Systematic review results were summarized graphically to illustrate the changes in composition over time for term and preterm milk. Since breast milk fat content varies within feeds and diurnally, to obtain accurate estimates we limited the meta-analyses for fat and energy to 24-hour breast milk collections. RESULTS: Forty-one studies met the inclusion criteria: 26 (843 mothers) preterm studies and 30 (2299 mothers) term studies of breast milk composition. Preterm milk was higher in true protein than term milk, with differences up to 35% (0.7 g/dL) in colostrum, however, after postnatal day 3, most of the differences in true protein between preterm and term milk were within 0.2 g/dL, and the week 10-12 estimates suggested that term milk may be the same as preterm milk by that age. Colostrum was higher than mature milk for protein, and lower than mature milk for energy, fat and lactose for both preterm and term milk. Breast milk composition was relatively stable between 2 and 12 weeks. With milk maturation, there was a narrowing of the protein variance. Energy estimates differed whether measured or calculated, from -9 to 13%; true protein measurement vs. the total nitrogen estimates differed by 1 to 37%. CONCLUSIONS: Although breast milk is highly variable between individuals, postnatal age and gestational stage (preterm versus term) were found to be important predictors of breast milk content. Energy content of breast milk calculated from the macronutrients provides poor estimates of measured energy, and protein estimated from the nitrogen over-estimates the protein milk content. When breast milk energy, macronutrient and mineral content cannot be directly measured the average values from these meta-analyses may provide useful estimates of mother's milk energy and nutrient content.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,035
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations548
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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