Factors Associated With Newborn In-Hospital Weight Loss: Comparisons by Feeding Method, Demographics, and Birthing Procedures
Notice bibliographique
Résumé
Full-term newborn normative weight loss and factors influencing this were determined through chart audits (n = 812) at 6 hospitals in Manitoba, Canada. The effects of parity, gestational age, birth weight, sex, length of stay, type of delivery (cesarean vs vaginal), epidural use, and type of infant feeding (exclusively breastfed, partially breastfed, exclusively formula-fed) on percentage weight loss in hospital were analyzed using multiple regression analysis. In-hospital weight loss was 5.09% +/- 2.89% (95% CI, 4.89-5.29), varying by feeding category: exclusively breastfed 5.49% +/- 2.60% (95% CI, 5.23-5.74), partially breastfed 5.52% +/- 3.02% (95% CI, 5.16-5.88), and formula-fed 2.43% +/- 2.12% (95% CI, 2.02-2.85). Factors significantly increasing the percentage weight loss included higher birth weight, female sex, epidural use, and longer hospital stay. Lower percentage weight loss was associated with greater gestational age and exclusive formula feeding. Parity and type of delivery were not significant. Controlling for demographic and delivery-related variables, exclusive formula feeding had the largest impact, with 3.1% less weight loss than exclusive breastfeeding.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».