Evaluation of Fat Separation and Removal Methods to Prepare Low‐Fat Breast Milk for Fat‐Intolerant Neonates With Chylothorax
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to compare 2 methods (syringe and spoon methods) of removing the fat from the low-fat milk portion and compare 3 methods (refrigerated centrifuge, nonrefrigerated centrifuge, and refrigeration method) of separating breast milk into the fat and low-fat milk components. METHODS: Human milk was divided into 24 aliquots using the 3 separating methods, and 2 methods (syringe, spoon) were compared to extract the low-fat milk. Thirty-one human milk samples were separated into fatty and low-fat milk layers using 3 methods: 24-hour refrigerator storage (2°C), centrifuged at 3000 rpm for 15 minutes at room temperature, and spun in the refrigerated-centrifuge at 3000 rpm for 15 minutes at 2°C. After 24 hours of refrigeration, a syringe was used to remove the low-fat milk. Triglycerides were analyzed before and after separation and removal methods. RESULTS: For fat removal, the syringe method (1.2 g/dl, 95% confidence interval [CI], 1.1-1.4, fat content) left 34% less residual fat compared to the spoon method (1.9 g/dl, 95% CI, 1.5-2.3); this difference did not reach statistical significance (P = .065). For fat separation, the centrifuge methods (mean: 1.0 g/dl, 95% CI, 0.8-1.1) left significantly less residual fat than the refrigerator method (3.4 g/dl, 95% CI, 3.0-3.7; P < .0001). CONCLUSION: Using the syringe vs a spoon at removing the milk from the fat, although not statistically significant, was likely of clinical importance. A centrifuge was more effective at separating the fat in human milk.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 découle