Factors Influencing Body Composition of Premature Infants at Term‐Adjusted Age
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the influence of body size at birth, feeding of mother's milk versus formula, or standard-term formula versus energy- or nutrient-enriched formula on the growth and whole body bone mineral content (BMC), lean and fat mass (using dual-energy X-ray absorptiometry) of low-birth-weight (LBW) infants to term-adjusted age. LBW infants who were appropriate for gestational age were lighter and shorter than term-born infants (n = 46) but had a higher percent fat mass (19-28% vs. 15 +/- 7%). For LBW infants fed standard formula or mother's milk after hospital discharge, the mean BMC expressed either as a function of weight (17 +/- 2, 19 +/- 2 vs. 20 +/- 2 g/kg) or length (1.1 +/- 0.2, 1.1 +/- 0.2 vs. 1.5 +/- 0.2 g/cm) was more than 1 SD below term infant values. However, infants fed a nutrient-enriched formula from hospital discharge had BMC within 1 SD below term infants. Infants who were born small, compared to appropriate for gestational age, compared to infants of similar birth weight had lower percent body fat (16 +/- 6 vs. 19 +/- 5) and lower BMC (47 +/- 3 vs. 62 +/- 5 g) at term age. Both size at birth and diet influence patterns of growth and body composition in early life in very-low-birth-weight (VLBW) infants. The long-term significance of these variable growth patterns in VLBW infants in early life requires further investigation.
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 | 0,003 |
| 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 ».