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Enregistrement W2083495005 · doi:10.3390/nu7042297

Target Fortification of Breast Milk: How Often Should Milk Analysis Be Done?

2015· article· en· W2083495005 sur OpenAlexafffund
Niels Rochow, Gerhard Fusch, Bianca Zapanta, Anaam Ali, Sandip Barui, Christoph Fusch

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineFortificationBreast milkAnimal scienceLactoseLactose intoleranceNeonatal intensive care unitFood scienceInternal medicinePediatricsBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Target fortification (TFO) reduces natural macronutrient variation in breast milk (BM). Daily BM analysis for TFO increases neonatal intensive care unit work load by 10-15 min/patient/day and may not be feasible in all nurseries. The variation of macronutrient intake when BM analysis is done for various schedules was studied. In an observational study, we analyzed 21 subsequent samples of native 24-h BM batches, which had been prepared for 10 healthy infants (gestational age 26.1 ± 1.3 weeks, birth weight: 890 ± 210 g). Levels of protein and fat (validated near-infrared milk analyzer), as well as lactose (UPLC-MS/MS) generated the database for modelling TFO to meet recommendations of European Society for Paediatric Gastroenterology Hepatology and Nutrition. Intake of macronutrients and energy were calculated for different schedules of BM measurements for TFO (n = 1/week; n = 2/week; n = 3/week; n = 5/week; n = 7/week) and compared to native and fixed dose fortified BM. Day-to-day variation of macronutrients (protein 20%, carbohydrate 13%, fat 17%, energy 10%) decreased as the frequency of milk analysis increased and was almost zero for protein and carbohydrate with daily measurements. Measurements two/week led to mean macronutrient intake within a range of ± 5% of targeted levels. A reduced schedule for macronutrient measurement may increase the practical use of TFO. To what extent the day-to-day variation affects growth while mean intake is stable needs to be studied.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations51
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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